在本文中,傳統的田口直交法與倒傳遞類神經網路,被使用來評估且決定在氣體輔助射出成型製程中參數的最佳數值。在田口直交法的應用中,L18直交表首先被使用來收集實際觀察值。相同的資料集亦被用來建構一適當的類神經網路模式,以比較類神經網路方法是否能較傳統的統計技術,提供出較佳之結果。為能進一步瞭解類神經網路模式的建構程序,針對模式中的學習步伐量及隱藏層的神經元數目有進一步的探討。由研究結果發現,類神經網路模式比傳統的田口直交法,有更高的機會能成的辨識尋找出參數的最佳數值。
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