基于神经网络的焊接工艺参数推荐方法、装置及机器人

发明专利有效专利

申请号：
CN201811207555.8
IPC分类号：G06N3/08
申请日期：
2018-10-17
申请人：
深圳市微埃智能科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于神经网络的焊接工艺参数推荐方法、装置及机器人
申请号	CN201811207555.8	申请日期	2018-10-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-15	公开/公告号	CN109472358A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	深圳市微埃智能科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市前海深港合作区前湾一路35号前海深港青年梦工场7栋1层104室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳市微埃智能科技有限公司	当前权利人	深圳市微埃智能科技有限公司
发明人	褚英昊;秦诗玮;赵辛;赵紫州
代理机构	深圳卓正专利代理事务所（普通合伙）	代理人	万正平

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的焊接工艺参数推荐方法、装置及机器人，方法包括：获取焊接经验场景信息和焊接经验工艺参数信息，并进行归一化处理，分别作为样本输入数据和样本输出数据；建立神经网络，确定神经网络的输入层神经元数量、隐藏层数量以及输出层神经元数量；根据所述样本输入数据和样本输出数据，采用反向传播算法确定神经网络的权重值和偏差值，对所述神经网络进行训练；获取焊接目标场景参数，并输入至训练后的神经网络，输出焊接目标工艺参数；通过神经网络来学习焊接场景参数与焊接工艺参数之间的映射关系，可以有效应对数据库中没有历史记录的场景，满足多变焊接场景的焊接控制需求。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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