1、“.....探索各个变量间的关系，对提高农机数字化设计的准确性具有重要作用。关键词神经网络数据挖掘农机数字化引言随着，假设其输入隐含和输出层分别有和个神经元，且各个层的神经元信号的表达式分别为和。神经网络的连接权值和误差推导比较复杂，其隐含层和输入层之间的关系为其中，为输入层的激活函数为输入层的权重。同理，神经网络输出层和隐藏层间的关系为大数据预测模型下农机数字化设计探究论文原稿从而优化生产制造设备和过程。笔者结合农机数字化设计特点和几种大数据挖掘技术的优缺点，选择采用神经网络模型对农业数字化设计流程进行优化。神经网络模型是种人工神经网络算法，是在人类大脑认识的基础上，模拟套可以实现些特殊功能的信息处理系统......”。

2、“.....如图所示。神经网络是种误差的数字化设计，对提高农机产品的制造能力缩短设计周期降低设计成本及提高企业竞争力具有非常重要的意义。为此，基于大数据预测模型技术，实现了套农机数字化设计系统，能够实现农机零部件的自动化设计。大数据预测模型下农机数字化设计探究论文原稿。大数据挖掘模型设计在工业信息化设计中，引入了越来越多的先进技术，尤其是在自动化系入草图绘制模式界面中，完成草图绘制，点击确定后既可以完成草图的绘制，再设臵拉伸深度选项。拉伸深度包括盲孔对称和选定项。在选项下设臵双侧的拉伸，输入和设定拉伸深度值，选择是否去除材料，再点击预览，查看实体模型，最后点击确定就完成了拉伸特征。在零件拉伸的基础上，再进行旋转特征和倒角，就可以得到零件的维模型......”。

3、“.....零件是的基本单位，是整个工程设计的基础，在实际应用中，零件都是通过零件模板创建生成的，故需要保证所有的零件均具有系统单位精度值及参数值等属性。打开安装目录下的配臵文件，复制到设计所需的零件路径下，再打开该模板文件进行配臵。在配臵过程中，可以根据设计人员实际的需求，在模板文件中，在传统农机零部件设计的基础上，结合产品模型和图形模板者的参数化设计，实现了农机数字化设计系统。实验结果表明系统能够快速设计出农机零部件，较大幅度降低设计周期，减少产品设计修改次数，对于现代化农业设计制造具有重要意义。作者吴玲单位洛阳职业技术学院。特征描述法是根据每个特征具有不用的特征元素树进行定义......”。

4、“.....所研究的基于大数据模型的模板参数化系统采用图形模板参数化的程序设计方法，其核心技术是利用中的点线面等指令制作零件实体，实现过程如图所示。实验结果分设臵菜单项目的动作为菜单或开发菜单添加菜单按钮。首先，基于大数据模型对农机零部件尺寸和参数进行规划，然后采用基于模板模型的参数化设计方法对原始模型进行修改，使得模板的形状和尺对重复性高外型特征类似强的各型号标准零件进行驱动，设计人员不需要对类类似的零件进行重复设计而用户自定义特征是设计人员将些重复出现的特征融合成个库，能将同特征用于不同的零件上。农机零部件参数化建模的实现若之前有开发过类似的农机零部件，则可以基于进行次开发。对农机零大数据预测模型下农机数字化设计探究论文原稿个元素的变量进行赋值......”。

5、“.....然后多个特征积累起来就形成了产品模型族表法是利用表格对重复性高外型特征类似强的各型号标准零件进行驱动，设计人员不需要对类类似的零件进行重复设计而用户自定义特征是设计人员将些重复出现的特征融合成个库，能将同特征用于不同的零件上。大数据预测模型下农机数字化设计探究论文原稿，软件会自动设计个维模型，如图所示。点击，则联合收割机的气缸部件会保存在客户端中，方便工作人员进行进步的局部修改和设计。基于大数据预测模型的农机数字化设计系统能快速设计出农机零部件，较大幅度降低设计周期，减少产品设计修改次数，对现代化农业设计制造具有重要意义。结论为了实现农机数字化设计，基于大数据挖掘模型实体或者曲面两种。首先单击放臵，选草绘的平面方向和参照方向等......”。

6、“.....维实体模型拉伸选项如图图所示。在进入草图绘制模式界面中，完成草图绘制，点击确定后既可以完成草图的绘制，再设臵拉伸深度选项。拉伸深度包括盲孔对称和选定项。在选项下设臵双侧的拉伸，输入和设定拉伸深度值，选择是否去除材料，再点击预览，析为了验证基于大数据预测模型的农机数字化设计系统的可靠性，利用该系统设计了联合收割机的气缸部件。在设计过程中，通过系统首页点击图形模板参数化子系统中的气缸，系统会自动跳至参数设臵界面，再输出零部件参数以后，点击确定，系统会自动调用大数据挖掘模块，对参数进行优化最后，点击建立模型，通过服务器调用寸发生变化，形成新的模型从而达到参数化修改模型的目的。该方法的实现流程如图所示......”。

7、“.....利用提供的次开发工具，调用回调函数即可，这些回调函数采用编写，还可以用来编写菜单项菜单项提示等信息。常用的有如下几个添加顶层菜单的函数添加下级子菜单的函数看实体模型，最后点击确定就完成了拉伸特征。在零件拉伸的基础上，再进行旋转特征和倒角，就可以得到零件的维模型。设计的农机零件维模型如图所示。特征描述法是根据每个特征具有不用的特征元素树进行定义，即在程序中对每个元素的变量进行赋值，形成个特征，然后多个特征积累起来就形成了产品模型族表法是利用表格大数据预测模型下农机数字化设计探究论文原稿录下的配臵文件，复制到设计所需的零件路径下，再打开该模板文件进行配臵。在配臵过程中......”。

8、“.....在模板文件中建立符合公司的参数，创建的流程为执行工具参数输入常用参数。参数设臵界面如图所示。建立农机部件的维模型。维实体模型创建的方法很多，本文主要介绍拉伸特征，也就是在拉伸特征条件下，可以选择拉伸为信息技术的发展，人工智能逐渐成为科技界的中流砥柱，利用人工智能和计算机辅助软件，实现农业机械的数字化设计，对提高农机产品的制造能力缩短设计周期降低设计成本及提高企业竞争力具有非常重要的意义。为此，基于大数据预测模型技术，实现了套农机数字化设计系统，能够实现农机零部件的自动化设计。大数据预测模型下农机数字化设计探究其中，为输出层的权重。神经网络训练预测值和期望值的均方误差为神经网络是种迭代学习算法......”。

9、“.....在训练求优过程中利用梯度法对参数进行调整，使权值在修正过程中快速下降，达到最优值，其表达方程式为ηη逆传播的多层前馈神经网络，包括输入隐含和输出层，能够进行迭代学习和保存层间映射关系。神经网络算法包括神经元和箭头，网络训练包括样本输入和根据预期和实际输出值之间的误差进行方向传播，经过不断的正向和反向传播，经过算法的迭代优化，实现目标数据的输出。神经网络架构如图所示。神经网络是多层网络中应用较多的算法之中，传感器网络技术和设计软件都在不断升级和改善，正朝着信息化运行模式发展。先进的生产管理软件，会带来大量的数据信息，从而使得传统的生产软件和设备无法使用。因此，应借助大数据挖掘技术，优化设计和生产流程。在工业生产中......”。