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Neural networks, which have learning and self-organizing abilities, can be advantageously used in the pattern recognition. Neural network techniques have been widely used in monitoring and diagnosis, and compare favourable with traditional statistical pattern recognition algorithms, heuristic rule-based approaches, and fuzzy logic approaches. In this study the fault diagnosis of the face-milling using the artificial neural network was investigated. After training, the sample which measure load current was monitored by constant output results.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 이론
3. 실험 장치 및 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (4)
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[학술지(정기간행물)] - / 1990. / Network Models for Visual Pattern Recognition : 351 ~ 356
[학술지(정기간행물)] - / 1990. / On the Application of Neural Nets in Real-Time Monitoring of Machining Processes 22nd CIRP Int. Sem. on Man. Sys. mo (stori)
[학술지(정기간행물)] - / 1990. / Sensor Integration Using Neural Networks for Intelligent Tool Condition Monitoring 112 (3) : 219 ~ 228
[학술지(정기간행물)] - / 1991. / Neural Networks in Process Fault Diagnosis IEEE Tran. on Sys. 21/4 : 815 ~ 825
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