[发明专利]一种基于IGA-DNN的焊膏印刷质量预测方法及系统有效
| 申请号： | 202110328136.5 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN113094980B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 成玮;谢述帅;陈雪峰;刘一龙;阎德劲;苏欣 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/048;G06N3/086;G06N3/0985;G06N3/084;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于IGA‑DNN的焊膏印刷质量预测方法与系统，通过采集锡膏印刷关键工艺参数与焊膏印刷相对体积原始数据并进行预处理，根据输入输出变量种类，确定深度神经网络拓扑结构，并采用深度神经网络预测的锡膏印刷相对体积作为遗传算法的适应度函数；最后使用遗传算法优化求解深度神经网络权值和阈值，通过训练样本完成该算法模型训练，相较于传统神经网络采用梯度下降方法更新网络的超参数导致网络搜索速度慢、极易陷入局部最优等问题，本发明采用基于遗传算法初始化深度神经网络超参数，提高神经网络收敛速度和精度，实现SMT焊膏印刷质量预测的高精度和稳定性，同时为SMT锡膏印刷工艺参数优化提供相应技术方法支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 iga dnn 印刷 质量 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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