神经网络用英文怎么说,神经网络算法的英文
模式識別跟神經網絡英文怎么說
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patternrecognitionneuralnetwork供你參考：模式model;module;pattern;schema模式被輸截入縮合input-truncatedcondensation模式變化modechange模式變換modeconversion;modechange模式辨認patterndiscrimination;patternrecognition模式辨識patternidentification模式標本typespecimen模式標識符modeidentifier模式操作編輯序列patternoperationeditingsequence模式操作符patternoperator模式操作數patternoperand模式操作字符patternoperator模式處理語句patternhandlingstatement模式傳遞函數modetransferfunction模式串patternstring模式純度modepurity模式存儲器modememory模式大氣modelatmosphere模式的解釋interpretationofscheme模式定義mode-definition模式反應堆prototypereactor模式范疇category;schemacategory模式分隔modeseparation模式分類patternclassification模式分類器patternclassifier模式分析modalanalysis;patternanalysis模式符號modesymbol模式過敏故障patternsensitivefault模式函數modefunction;patternfunction模式核對語句patternmatchingstatement模式核對運算patternmatchingoperation模式花樣modepattern模式化hipping模式化記號hiptoken模式混合器modemixer模式基元patternprimitive模式激勵器modeexciter模式集setofpatterns模式簡并modedegeneracy模式鑒別干涉儀mode-discriminatinginterferometer模式結構modeconfiguration模式解釋interpretationofscheme模式精神病modelpsychosis模式競爭modecompetition模式菌株typestrain模式空間中的半平面halfplaneinthepatternspace模式控制modecontrol模式理論patterntheory模式林normalforest模式令級分配normalage-class模式令級序列normalseriesofagegradations模式輪廓modeenvelope模式彌散modaldispersion模式描述patterndescription模式描述語言patterndescriptionlanguage;schemadescriptionlanguage模式名schemaname模式模擬器modesimulator模式母樹枝normalseedstand模式培養typeculture模式匹配patternmatching模式偏差modeldeviation模式頻譜modespectrum模式牽引modepulling模式牽引效應modepullingeffect模式色散modedispersion模式生長量normalincrement模式生成patterngeneration。
谷歌人工智能寫作項目：小發貓
神經網絡的英文翻譯
rfid。
neuralnet神經網絡；〔神經網路〕Auniquefunctionofmemoryandinformationprocessingnecessaryforabiologicaltypeofcomputermemory.Itincludes(a)randomorganization;(b)thedistributionofmemorytracesthroughtheentiresystem;(c)thesimultaneousparticipationofanyelementinmanymemorytraces;(d)nocatastrophicfailure;(e)implicitorresponsereinforcementmemory;and(f)automaticresponse(nosearchandcomparisonwouldbeneeded).一種獨特的存儲和信息處理功能，是生物型計算機存儲器所必須具備的，其中包括：(1)隨機組織；(2)存儲跟蹤分布遍及整個系統；(3)許多存儲跟蹤中任何元素的同時加入；(4)不出現突然失效；(5)隱含或反應增強式存儲；(6)自動反應(不需要搜索與比較)。
英語Neural Engine怎么翻譯？
英語NeuralEngine翻譯成中文是：“神經引擎”。重點詞匯：neural一、單詞音標neural單詞發音：英?[?nj??r?l]??美?[?n?r?l]。
二、單詞釋義adj.?神經的三、詞形變化副詞擴展:?neurally四、短語搭配neuralnetwork?神經網絡neuralarch?神經弓neuralcontrol?神經控制neuralplate?神經板五、雙語例句Neural?networks?are?computer?systems?which?mimic?the?workings?of?the?brain神經網絡是模擬大腦工作方式的計算機系統。
It?can?create?up?to?one?million?neural?connections?every?second.它每秒可以創建多達一百萬個神經連接。
The?information?transmission?in?neural?system?depends?on?neurotransmitters.信息傳遞的神經途徑有賴于神經遞質。
is?that?it?really?enhances?what's?called?neural?integration.它可以增強神經整合You?have?that?single?neural?connection,?that?one?synapse.你擁有一處單一的神經連接，那一個特定突觸。
求一篇關于神經網絡的英文翻譯 80
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Introduction--------------------------------------------------------------------“神經網絡”這個詞實際是來自于生物學，而我們所指的神經網絡正確的名稱應該是“人工神經網絡（ANNs）”。
在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。一個真正的神經網絡是由數個至數十億個被稱為神經元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網絡。
人工神經網絡就是嘗試模擬這種生物學上的體系結構及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經網絡知道的不多！因此，不同類型之間的神經網絡體系結構有很大的不同，我們所知道的只是神經元基本的結構。
Theneuron----------------------------------------------------------------------雖然已經確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經元，但它們大部份都是基于基本神經元的特別細胞。
基本神經元包含有synapses、soma、axon及dendrites。
Synapses負責神經元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經元跳到另一個神經元。
然后這些電子訊號會交給soma處理及以其內部電子訊號將處理結果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發給dendrites。
最后，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續下一個循環。如同生物學上的基本神經元，人工的神經網絡也有基本的神經元。
每個神經元有特定數量的輸入，也會為每個神經元設定權重（weight）。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。
然后，神經元會計算出權重合計值（netvalue），而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權重合計值大于臨界值時，神經元會輸出1。
相反，則輸出0。最后，輸出會被傳送給與該神經元連接的其它神經元繼續剩余的計算。
Learning----------------------------------------------------------------------正如上述所寫，問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢？
世界上有很多不同的訓練方式，就如網絡類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen訓練模式。
由于結構體系的不同，訓練的規則也不相同，但大部份的規則可以被分為二大類別-監管的及非監管的。監管方式的訓練規則需要“教師”告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。
然后訓練規則會調整所有需要的權重值（這是網絡中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數據可以被網絡正確的分析出來。監管方式的訓練模式包括有back-propagation及deltarule。
非監管方式的規則無需教師，因為他們所產生的輸出會被進一步評估。
Architecture----------------------------------------------------------------------在神經網絡中，遵守明確的規則一詞是最“模糊不清”的。
因為有太多不同種類的網絡，由簡單的布爾網絡（Perceptrons），至復雜的自我調整網絡（Kohonen），至熱動態性網絡模型（Boltzmannmachines）！
而這些，都遵守一個網絡體系結構的標準。一個網絡包括有多個神經元“層”，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。
這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結果給輸出層，而用戶則可以看到最終結果。現在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結構這一話題。
對于不同神經網絡的更多詳細資料可以看Generation5essays盡管我們討論過神經元、訓練及體系結構，但我們還不清楚神經網絡實際做些什么。
TheFunctionofANNs----------------------------------------------------------------------神經網絡被設計為與圖案一起工作-它們可以被分為分類式或聯想式。
分類式網絡可以接受一組數，然后將其分類。例如ONR程序接受一個數字的影象而輸出這個數字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓練決定的）。
更多實際用途可以看ApplicationsintheMilitary中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。聯想模式接受一組數而輸出另一組。
例如HIR程序接受一個‘臟’圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯想模式更可應用于復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。
TheUpsandDownsofNeuralNetworks----------------------------------------------------------------------神經網絡在這個領域中有很多優點，使得它越來越流行。
它在類型分類/識別方面非常出色。神經網絡可以處理例外及不正常的輸入數據，這對于很多系統都很重要（例如雷達及聲波定位系統）。很多神經網絡都是模仿生物神經網絡的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。
神經網絡也得助于神經系統科學的發展，使它可以像人類一樣準確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現在...是的，神經網絡也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬件。
神經網絡的力量源自于以并行方式處理資訊，即是同時處理多項數據。因此，要一個串行的機器模擬并行處理是非常耗時的。
神經網絡的另一個問題是對某一個問題構建網絡所定義的條件不足-有太多因素需要考慮：訓練的算法、體系結構、每層的神經元個數、有多少層、數據的表現等，還有其它更多因素。
因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發神經網絡去有效地解決問題。
NN神經網絡，NeuralNetworkANNs人工神經網絡，ArtificialNeuralNetworksneurons神經元synapses神經鍵self-organizingnetworks自我調整網絡networksmodellingthermodynamicproperties熱動態性網絡模型英文翻譯Introduction----------------------------------------------------------------------Neuralnetworkisanewtechnologyinthefieldoffashionvocabulary.Manypeoplehaveheardoftheword,butfewpeoplereallyunderstandwhatitis.Thepurposeofthispaperistointroduceallthebasicneuralnetworkfunctions,includingitsgeneralstructure,relatedterms,typesandapplications."Neuralnetwork"actuallycamefrombiology,andneuralnetworkswereferthecorrectnameshouldbe"ArtificialNeuralNetworks(ANNs)".Inthisarticle,Iwillalsousethetwointerchangeableterms.Arealneuralnetworkisafewtoafewbillioncellscalledneurons(composedoftinycellsinourbrains)arecomposedof,theyaredifferentwaystoconnectandtypeintothenetwork.Artificialneuralnetworkistryingtomodelthisbiologicalsystemstructureanditsoperation.Thereisaproblemhere:webiologicalneuralnetworksdonotknowmuch!Thus,betweendifferenttypesofneuralnetworkarchitectureisverydifferent,weknowonlythebasicstructureofneurons.Theneuron----------------------------------------------------------------------Whilealreadyrecognizedinourbrain,about50to500kindsofdifferentneurons,butmostofthemarebasedonspecialcellsinthebasicneuron.Containsthebasicneuralsynapses,soma,axonanddendrites.Synapsesbetweenneuronsresponsiblefortheconnection,theyarenotdirectlyphysicallyconnected,buttheyhaveaverysmallgapbetweentoallowelectronicsignalsfromoneneurontoanotherneuron.Thentheelectricalsignalstothesomawillbeaninternalelectronicsignalprocessinganditsprocessingresultwillpassaxon.Theaxonofthesesignalswillbedistributedtodendrites.Finally,dendriteswiththesesignalsandthentotheothersynapses,andthencontinuetothenextcycle.Asabasicbiologicalneurons,artificialneuralnetworkshavebasicneurons.Eachneuronhasaspecificnumberofinputs,willbesetforeachneuronweight(weight).Weightistheimportanceoftheinformationenteredanindicator.Then,neuronscalculatestheweightofthetotalvalue(netvalue),whilethetotalweightofalltheinputvalueismultipliedbythetotaloftheirweights.Eachneuronhastheirownthreshold(threshold),whilethepowerisgreaterthanthecriticalvalueofthetotalvalueofweight,theneuronwilloutput1.Onthecontrary,theoutput0.Finally,theoutputcanbetransmittedtotheneuronalconnectionswithotherneuronstotheremainingcalculations.Learning----------------------------------------------------------------------Aswrittenabove,atissueisthecriticalvalueoftheweightandhowtosetit?Theworldhasmanydifferenttrainingmethods,asmuchasthenetworktype.Butsomewell-known,includingback-propagation,deltaruleandKohonentrainingmode.Becauseofdifferentstructuralsystems,trainingisnotthesamerules,butmostoftherulescanbedividedintotwobroadcategories-regulatoryandnon-regulated.Supervisingthetrainingrulesneedtobe"teachers"tellthemhowaparticularinputtotheoutputshouldbe.Thenthetrainingruletoadjusttheweightofalltheneedsofvalue(thisisaverycomplexnetwork),andthewholeprocesswouldstartagainuntilthecorrectdatacanbeanalyzedbythenetwork.Regulatoryapproachofthetrainingmodelincludesback-propagationandthedeltarule.Therulesofnon-regulatoryapproachwithoutteachers,becausetheyproducetheoutputwillbefurtherevaluated.Architecture----------------------------------------------------------------------Intheneuralnetwork,complywiththerulesclearwordisthemost"obscure"the.Becausetherearetoomanydifferenttypesofnetworks,fromsimpleBooleannetworks(Perceptrons),tothecomplexnetworkofself-adjustment(Kohonen),tothethermaldynamicnetworkmodel(Boltzmannmachines)!Thesehavetocomplywiththestandardsofanetworkarchitecture.Anetworkincludingmultipleneurons,"layer",theinputlayer,hiddenlayerandoutputlayer.Inputlayertoreceiveinputanddistributetothehiddenlayer(becausetheusercannotseethelayers,sodoseethehiddenlayer).Thehiddenlayerisresponsibleforthenecessarycalculationsandoutputtotheoutputlayer,theusercanseethefinalresult.Now,toavoidconfusion,wouldnotbeheremorein-depthstudyarchitecturetalkingaboutit.DifferentneuralnetworksformoredetailedinformationcanbereadGeneration5essays,includingamultipleneuralnetwork"layer",theinputlayer,hiddenlayerandoutputlayer.Inputlayertoreceiveinputanddistributetothehiddenlayer(becausetheusercannotseethelayers,sodoseethehiddenlayer).Thehiddenlayerisresponsibleforthenecessarycalculationsandoutputtotheoutputlayer,theusercanseethefinalresult.Now,toavoidconfusion,wouldnotbeheremorein-depthstudyarchitecturetalkingaboutit.DifferentneuralnetworksformoredetailedinformationcanbeseenGeneration5essays.Althoughwediscussedtheneurons,trainingandarchitecture,butwedonotknowwhattheactualneuralnetwork.TheFunctionofANNs----------------------------------------------------------------------Neuralnetworksaredesignedtoworkwithpatterns-theycanbedividedintotwocategories-typeorassociationtype.Category-typenetworkcanacceptafew,andthenclassified.Forexample,ONRprogramacceptsanumberoftheimageandtheoutputfigure.OrPPDA32programacceptsacoordinateandtoclassifyitasClassAorB(typeoftrainingprovidedbythedecision).MorepracticalusecanbeseenApplicationsintheMilitaryinthemilitaryradars,theradarcouldpickoutavehicleortree.Lenovomodeltoacceptagroupofnumbersandtheoutputofanothergroup.HIRproceduressuchasacceptanceofa'dirty'imageandtheoutputofalearnedandtheclosestitanimage.Lenovomodelalsocanbeusedincomplexapplicationssuchassignature,face,fingerprintrecognition.TheUpsandDownsofNeuralNetworks----------------------------------------------------------------------Neuralnetworkinthisareahasmanyadvantages,makingitmorepopular.Itisinthetypeclassification/recognitionisverygood.Neuralnetworkscanhandletheexceptionandnotthenormalinputdata,whichareimportantformanysystems(suchasradarandsonarsystems).Manyneuralnetworksaremimicbiologicalneuralnetworks,thatistheirmodeofoperationmodeledontheworkofthebrain.Neuralnetworksalsohavetohelpthedevelopmentofneuroscience,itcan,likehumans,accurateidentificationofobjectsandthespeedofcomputers!Thefutureisbright,butnow...Yes,theneuralnetworkarealsosomebadpoints.Thisisusuallybecauseoflackofsufficientlypowerfulhardware.Powerderivedfromtheneuralnetworktoprocessinformationinparallel,thatis,anumberofdatasimultaneously.Therefore,tosimulateaserialparallelprocessingmachinesisverytime-consuming.Anotherproblemwithneuralnetworksisaprobleminbuildinganetworkofdefinedconditionsarenot-therearetoomanyfactorstoconsider:trainingalgorithms,architecture,numberofneuronsineachlayer,thenumberoflayers,datashow,etc.Thereareotheradditionalfactors.Therefore,moreandmoreimportantovertime,mostcompaniescannotaffordtorepeatthedevelopmentofneuralnetworktoeffectivelysolvetheproblem.不知道是不是我隨便找的。
人工神經網絡英文怎么寫
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人工神經網絡英文翻譯如下：artificialneuralnetwork雙語例句：1、Thispaperdiscussedtheapplicationofartificialneuralnetworkattheresistancespotweldingofaluminumalloy.針對鋁合金的電阻點焊，研究了人工神經網絡在點焊質量估測中的應用。
2、Inthepaper,datapreparativeandArtificialNeuralNetworkparameterinDMisdiscussedmainly.在論文中，著重考慮了人工神經網在數據挖掘中的數據準備問題、網絡參數的選取問題等等。
3、Artificialneuralnetworkanditsapplicationinnearinfraredspectroscopyarepresentedinbrief.簡要介紹了人工神經網絡及其在近紅外光譜分析中的應用。
FMS在醫學界的定義
自20世紀80年代以來，在工業化國家中，柔性制造系統（FMS）作為邁向工廠自動化的第一步，已獲得了實際的應用。
柔性制造系統是一個由計算機集成管理和控制的、用于高效率地制造中小批量多品種零部件的自動化制造系統，它的應用圓滿地解決了機械制造高自動化和高柔性之間的矛盾。
一般情況下，只有品種單一、批量大、設備專用、工藝穩定、效率高的生產，才能形成規模經濟效益；反之，多品種、小批量生產，設備的專用性低，在加工形式相似的情況下，頻繁調整工夾具，工藝穩定難度增大，生產效率勢必受到影響。
為了同時提高制造工業的柔性和生產效率，使之在保證產品質量的前提下縮短產品生產周期，降低產品成本，最終使中小批量生產能與大批量生產抗衡，柔性自動化系統便應運而生。
一、優點1、設備利用率高一組機床編入柔性制造系統后，產量比這組機床分散單機作業時的產量提高數倍。2、在制品減少采用柔性自動化系統可使在制品減少80%左右。
3、生產能力相對穩定4、運行靈活5、產品應變能力強二、構成1、自動加工系統2、物流系統物流系統指由多種運輸裝置構成，如傳說帶、軌道、轉盤以及機械手等，完成工件、刀具等的供給與傳送的系統，它是柔性制造系統的主要級成部分。
3、信息系統4、軟件系統軟件系統指保證柔性制造系統用電子計算機進行有效管理所必不可少的組成部分，包括設計、規劃、生產控制和系統監督等軟件。
柔性制造系統適合于年產量1000~100000件之間的中小批量生產。三、類型1、柔性制造單元（FMC）柔性制造單元是在制造單元的基礎上發展起來的具有柔性制造系統部分特點的一種單元。
通常由1~3臺具有零件緩沖區、刀具換刀及托板自動更換裝置的數控機床或加工中心與工件儲存、運輸裝置組成，具有適應加工多品種產品的靈活性和柔性，可以作為FMS的基本單元，也可將其視一個規模最小的FMS，是FMS向廉價化及小型化方向發展的產物。
2、柔性自動生產線柔性自動生產線是把多臺可以調整的機床（多為專用機床）連接起來，配以動運送裝置組成的生產線。該生產線可以加工批量較大的不同規格零件。
柔性程度低的柔性自動生產線在性能上接近大批量生產用的自動生產線；柔性程度高的柔性自動生產線接近于小批量、多品種生產用的柔性制造系統。
3、柔性制造工廠（FMF）FMF是將多條FMS連接起來，配以自動化立體倉庫，用計算機系統進行聯系，采用從訂貨、設計、加工、裝配、檢驗、運送至發貨的完整FMS。
它包括了作業柔性（CAD/CAM），并使用計算機集成制造系統，實現生產系統柔性化自動化。四、關鍵技術1、計算機輔助設計2、模糊控制技術模糊數學的實際應用是模糊控制器。
最近開發出的高性能模糊控制器具有自學習功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動地對控制量做調整，使系統性能大為改善。
3、人工智能、專家系統及智能傳感器技術FMS中所采用的人工智能大多指基于規則的專家系統。
4、人工神經網絡技術柔性制造系統是由統一的信息控制系統、物料儲運系統和一組數字控制加工設備組成，能適應加工對象變換的自動化機械制造系統，英文縮寫為FMS。
FMS的工藝基礎是成組技術，它按照成組的加工對象確定工藝過程，選擇相適應的數控加工設備和工件、工具等物料的儲運系統，并由計算機進行控制，故能自動調整并實現一定范圍內多種工件的成批高效生產(即具有“柔性”)，并能及時地改變產品以滿足市場需求。
FMS兼有加工制造和部分生產管理兩種功能，因此能綜合地提高生產效益。FMS的工藝范圍正在不斷擴大，可以包括毛坯制造、機械加工、裝配和質量檢驗等。
80年代中期投入使用的FMS，大都用于切削加工，也有用于沖壓和焊接的。
采用FMS的主要技術經濟效果是：能按裝配作業配套需要，及時安排所需零件的加工，實現及時生產，從而減少毛坯和在制品的庫存量，及相應的流動資金占用量，縮短生產周期；提高設備的利用率，減少設備數量和廠房面積；減少直接勞動力，在少人看管條件下可實現晝夜24小時的連續“無人化生產”；提高產品質量的一致性。
1967年，英國莫林斯公司首次根據威廉森提出的FMS基本概念，研制了“系統24”。
其主要設備是六臺模塊化結構的多工序數控機床，目標是在無人看管條件下，實現晝夜24小時連續加工，但最終由于經濟和技術上的困難而未全部建成。
同年，美國的懷特·森斯特蘭公司建成OmnilineI系統，它由八臺加工中心和兩臺多軸鉆床組成，工件被裝在托盤上的夾具中，按固定順序以一定節拍在各機床間傳送和進行加工。
這種柔性自動化設備適于少品種、大批量生產中使用，在形式上與傳統的自動生產線相似，所以也叫柔性自動線。日本、前蘇聯、德國等也都在60年代末至70年代初，先后開展了FMS的研制工作。
1976年，日本發那科公司展出了由加工中心和工業機器人組成的柔性制造單元(簡稱FMC)，為發展FMS提供了重要的設備形式。
柔性制造單元(FMC)一般由1～2臺數控機床與物料傳送裝置組成，有獨立的工件儲存站和單元控制系統，能在機床上自動裝卸工件，甚至自動檢測工件，可實現有限工序的連續生產，適于多品種小批量生產應用。
70年代末期，FMS在技術上和數量上都有較大發展，80年代初期已進入實用階段，其中以由3～5臺設備組成的FMS為最多，但也有規模更龐大的系統投入使用。
1982年，日本發那科公司建成自動化電機加工車間，由60個柔性制造單元（包括50個工業機器人）和一個立體倉庫組成，另有兩臺自動引導臺車傳送毛坯和工件，此外還有一個無人化電機裝配車間，它們都能連續24小時運轉。
這種自動化和無人化車間，是向實現計算機集成的自動化工廠邁出的重要一步。與此同時，還出現了若干僅具有FMS基本特征，但自動化程度不很完善的經濟型FMS，使FMS的設計思想和技術成就得到普及應用。
典型的柔性制造系統由數字控制加工設備、物料儲運系統和信息控制系統組成。加工設備主要采用加工中心和數控車床，前者用于加工箱體類和板類零件，后者則用于加工軸類和盤類零件。
中、大批量少品種生產中所用的FMS，常采用可更換主軸箱的加工中心，以獲得更高的生產效率。
儲存和搬運系統搬運的的物料有毛坯、工件、刀具、夾具、檢具和切屑等；儲存物料的方法有平面布置的托盤庫，也有儲存量較大的桁道式立體倉庫。
毛坯一般先由工人裝入托盤上的夾具中，并儲存在自動倉庫中的特定區域內，然后由自動搬運系統根據物料管理計算機的指令送到指定的工位。
固定軌道式臺車和傳送滾道適用于按工藝順序排列設備的FMS，自動引導臺車搬送物料的順序則與設備排列位置無關，具有較大靈活性。
工業機器人可在有限的范圍內為1～4臺機床輸送和裝卸工件，對于較大的工件常利用托盤自動交換裝置(簡稱APC)來傳送，也可采用在軌道上行走的機器人，同時完成工件的傳送和裝卸。
磨損了的刀具可以逐個從刀庫中取出更換，也可由備用的子刀庫取代裝滿待換刀具的刀庫。車床卡盤的卡爪、特種夾具和專用加工中心的主軸箱也可以自動更換。
切屑運送和處理系統是保證FMS連續正常工作的必要條件，一般根據切屑的形狀、排除量和處理要求來選擇經濟的結構方案。FMS信息控制系統的結構組成形式很多，但一般多采用群控方式的遞階系統。
第一級為各個工藝設備的計算機數控裝置(CNC)，實現各的口工過程的控制；第二級為群控計算機，負責把來自第三級計算機的生產計劃和數控指令等信息，分配給第一級中有關設備的數控裝置，同時把它們的運轉狀況信息上報給上級計算機；第三級是FMS的主計算機(控制計算機)，其功能是制訂生產作業計劃，實施FMS運行狀態的管理，及各種數據的管理；第四級是全廠的管理計算機。
性能完善的軟件是實現FMS功能的基礎，除支持計算機工作的系統軟件外，數量更多的是根據使用要求和用戶經驗所發展的專門應用軟件，大體上包括控制軟件(控制機床、物料儲運系統、檢驗裝置和監視系統)、計劃管理軟件(調度管理、質量管理、庫存管理、工裝管理等)和數據管理軟件(仿真、檢索和各種數據庫)等。
為保證FMS的連續自動運轉，須對刀具和切削過程進行監視，可能采用的方法有：測量機床主軸電機輸出的電流功率，或主軸的扭矩；利用傳感器拾取刀具破裂的信號；利用接觸測頭直接測量刀具的刀刃尺寸或工件加工面尺寸的變化；累積計算刀具的切削時間以進行刀具壽命管理。
此外，還可利用接觸測頭來測量機床熱變形和工件安裝誤差，并據此對其進行補償。柔性制造系統按機床與搬運系統的相互關系可分為直線型、循環型、網絡型和單元型。
加工工件品種少、柔性要求小的制造系統多采用直線布局，雖然加工順序不能改變，但管理容易；單元型具有較大柔性，易于擴展，但調度作業的程序設計比較復雜。
柔性制造系統未來將向發展各種工藝內容的柔性制造單元和小型FMS；完善FMS的自動化功能；擴大FMS完成的作業內容，并與計算機輔助設計和輔助制造技術(CAD/CAM)相結合，向全盤自動化工廠方向發展。
什么是神經網絡控制
神經網絡控制技術是一項復雜的系統控制技術，一般應用在變頻器的控制中，它是通過對系統的辨識、運算后對變頻器進行控制的一種新技術。
而且神經網絡控制可以同時控制多個變頻器，所以應用在多個變頻器級聯控制中比較合適。
什么是神經網絡控制技術
神經網絡控制技術是一項復雜的系統控制技術，一般應用在變頻器的控制中，它是通過對系統的辨識、運算后對變頻器進行控制的一種新技術。
而且神經網絡控制可以同時控制多個變頻器，所以應用在多個變頻器級聯控制中比較合適。
這段英文怎么翻譯，關于神經網絡的英文文獻摘要 200
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專業詞匯很多，如果可以的話，建議自己根據百度翻譯的結果，自己調整一下語序，或者找個相關專業的給你翻譯一下，用翻譯軟件直接翻譯的是不行的翻，附百度翻譯結果：文章考慮了時變離散和分布時變時滯的細胞神經網絡時滯相關魯棒穩定性。
基于Lyapunov穩定性理論和線性矩陣不等式（LMI）技術，時滯相關的穩定性判據推導出的線性矩陣不等式避免邊界某些交叉項，這往往導致停滯。在數值例子中示出的建議的穩定性判據和改進現有的結果的有效性。
尤其是當中的基于Lyapunov穩定性理論和線性矩陣不等式（LMI）技術，時滯相關的穩定性判據推導出的線性矩陣不等式避免邊界某些交叉項，這往往導致停滯。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的神经网络用英文怎么说,神经网络算法的英文的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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