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相关系数r中所列的表格，表明更大的价值，有明显的相关度。最大的价值是'1.000'Where'I一1V'四个焊接。中提到的表1基本的价值，Qt的五个特征参数，法，俄，R和R。图3.2实现评价算法神经网络工具箱的MATLAB，径向基函数fRBF神经网络是用来建立1在线从Qt的映射模型，吨，研究，RtoRBF网络是一种网络的基础上提出的函数方法理论.它的学习的过程是寻找最好的拟合平面的数据样本的，它比BP网络在学习上有更快的速度，该功能的方法和能力的网络性能正月分类。因此，RBF网络的目的是评估焊接的质量，R和R的选择作为输入向量。Radbas，一种高斯函数，被选为传递函数.它是神经细胞中的输出取消的输出t层采用了一种线性函数。及其结构表达如下：
W在这里，我代表第i期的因素。输出矢量。在隐藏层;W是权重向量的神经细胞中的第i期隐藏层，即第行权矩阵;p输入媒介过程。受体;b该打。劳工处;和 。输出载体的输出层。验证评估算法为了训练和模拟RBF网络，团体正月数据样本取自焊接样本.每个数值数据样本coITespondingly归至L。获得错误定为0.001，神经细胞数目隐藏层5.通过迭代学习和培训，稳定的网络结构是用验证的可用性评估算法，线性回归分析最小二乘可用网络之间输出仿真的“A”和目标输出测试值的“V”。图5显示了线性回归分析的结果，在那里，研究相关系数.它的代表值是0.928。与这表明有和五之间的这种战略的结果表明质量评价是可行的。它可以变得很安全?结果RBF网络从事焊接 质量评估。 4结论
在电阻点焊过程中，焊接质量，主要是决定块形成过程动态性，电源输入和其他
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信号包含丰富的动态信息.这个特征参数提取的波形监测信号可以虚构参数反映焊接质量。战略质量评价是一个可行的基于特征的参数，样本矩阵和传真分析.这种方法是有效的减少等方面的信息空间，并估算焊接质量的时间。
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附件2
外文资料正文
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