Resumen

En la actualidad, la tecnología de redes neuronales artificiales de aprendizaje automático, como una de las tecnologías centrales de las empresas, ha recibido una atención sin precedentes. Esta tecnología se utiliza ampliamente en la conducción automática, el reconocimiento de patrones, la ayuda a la enseñanza, el modelado de productos y otros campos. De acuerdo con el desarrollo del diseño de productos, este artículo analiza los factores que afectan a la toma de decisiones del diseño de productos. Se estudia la red neuronal optimizada por el algoritmo genético, y se realiza principalmente el análisis técnico del algoritmo de la red neuronal antes y después de la optimización. Se introduce el proceso básico del modelo de diseño de productos basado en el procesamiento de imágenes en el contexto de los grandes datos. Se construye el modelo de toma de decisiones de grupo multidireccional del esquema de diseño de modelado de productos en el entorno de la nube de big data. El modelo de decisión final puede mejorar la eficiencia general del diseño, acortar el período de fabricación y proporcionar una nueva idea para el diseño de modelado de productos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:diseño de modelos de productos, diseño de productos, decisión grupal multidireccional, fabricación de productos, modelo de productos, desarrollo de productos, modelo de decisión final, tecnología de redes neuronales, eficacia global del diseño, proceso de productos
• Keywords:products modeling design, products design, multidirectional group decision, making of products, model of products, development of products, final decision model, neural network technology, overall design efficiency, process of products