雷射切割不銹鋼之粗糙度預(yù)測模式探討-在線瀏覽
2024-11-04 00:51本頁面
【正文】 高聚光性 ? 高單色性 高相位性 雷射光的產(chǎn)生 銣離子能階圖 優(yōu)缺點 ? 優(yōu)點 ? ? ? ? ? 缺點 ? ? ? 鏡和工件間之距離 反應(yīng)表面法 ? :反應(yīng)表面法是利用統(tǒng)計的方法建立實驗分析模式，藉由實驗設(shè)計和分析後，當(dāng)輸入變數(shù)給定，即可求出相對應(yīng)之反應(yīng)或輸出變數(shù)的預(yù)測值，並進(jìn)一步探討輸入變數(shù)對反應(yīng)的影響 ? :首重實驗之設(shè)計，在實驗前必須有週詳?shù)囊?guī)劃，其中包含選擇適當(dāng)?shù)妮斎胱償?shù)範(fàn)圍及如何量測反應(yīng)值等。 迴歸分析之最小平方法 ? 利用迴歸分析（ Regression analysis）的目的是在了解及建立自變數(shù) xi與應(yīng)變數(shù)yi 之間的關(guān)係，此處所謂的自變數(shù)和應(yīng)變數(shù)之定義為 yi 值是隨著 xi值的不同而改變。 ? 田口法原理 損失函數(shù) ? 損失函數(shù) (Loss function)為各界廣泛地應(yīng)用在產(chǎn)品的品質(zhì)評估系統(tǒng)上。田口氏認(rèn)為可用損失函數(shù)代表這個理念。 變異數(shù)分析 ? 變異數(shù)分析 （ Analysis of variance, ANOVA） 主要目的是評估實驗誤差。 類神經(jīng)網(wǎng)路系統(tǒng) ? 類神經(jīng)網(wǎng)路 （ Artificial neural work, ANN） 是由生物學(xué)得到的靈感，為一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)路的資訊處理系統(tǒng)，希望藉由其組成單元能夠像生物神經(jīng)元 （ Neuron） 般的構(gòu)造，具備腦神經(jīng)的特性，可應(yīng)用於推估、預(yù)測、決策、診斷等方面。 ? 類神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)大致可分為 監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)路 （ Supervised learning work） 、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)網(wǎng)路 （ Unsupervised learning work） 、聯(lián)想式學(xué)習(xí)網(wǎng)路 （ Associate
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