Resumen

En este artículo, proponemos un algoritmo de predicción novedoso basado en un conjunto de redes neuronales Elman mejorado para la predicción de calidad, logrando así el control de calidad de los productos diseñados en la etapa de diseño del producto. En primer lugar, los parámetros de la red neuronal Elman se optimizan utilizando el método de optimización de saltamontes (GRO), y luego se mejora el método de promedio ponderado para combinar las salidas de las redes neuronales individuales, donde los pesos son determinados por los errores de entrenamiento. Se realizaron simulaciones para comparar el método propuesto con otros métodos de redes neuronales y evaluar su rendimiento. Los resultados demostraron que el algoritmo propuesto para la predicción de calidad obtuvo una precisión mejor que otros métodos de redes neuronales. En este artículo, proponemos un modelo de conjunto de redes neuronales Elman novedoso para la predicción de calidad durante el diseño de productos. La red neuronal Elman se combina con GRO para producir un modelo de conjunto de redes Elman optimizado con alta capacidad de general

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Propuesto; Algoritmo; Red neuronal Elman; Conjunto; Predicción de calidad; Diseño de productos
• Keywords:Proposed; Algorithm; Elman neural network; Ensemble; Quality prediction; Product design