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以模具制造企业中的备件管理系统为研究背景,重点分析模具制造企业备件的主要特征,结合传统ABC分类法和BP神经网络的基本原理,提出了基于BP神经网络算法的备件ABCD分类法,通过对样本数据进行多次网络训练,最终确定理想分类模型,同时对此分类模型进行精度检验,证实其精度达到预期目标。
模具制造企业备件库存分类方法研究
【摘 要】
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以模具制造企业中的备件管理系统为研究背景,重点分析模具制造企业备件的主要特征,结合传统ABC分类法和BP神经网络的基本原理,提出了基于BP神经网络算法的备件ABCD分类法,通
【机 构】
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广东工业大学机电工程学院广东省CIMS重点实验室
【出 处】
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机械设计与制造
【发表日期】
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2012年11期
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