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    產(chǎn)業(yè)技術(shù)最終的發(fā)展還是跟著科學(xué)進(jìn)步的總體走向，在機(jī)床控制領(lǐng)域，一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)⑦M(jìn)一步推動(dòng)機(jī)床數(shù)控技術(shù)的前行，以達(dá)到更高的數(shù)控化水平。
　　
　　機(jī)床的數(shù)控化，一直是各國(guó)都在重點(diǎn)攻克方向之一?，F(xiàn)在隨著工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度進(jìn)一步提高，機(jī)床控制領(lǐng)域的發(fā)展更加需要追循時(shí)代的腳步，不斷進(jìn)步。目前，一項(xiàng)名為“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的概念或?qū)⑻峁?qiáng)勁的推動(dòng)力。
　　
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互連接構(gòu)成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵(lì)函數(shù)（Activation Function）。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。這如果用在數(shù)控系統(tǒng)的控制中，對(duì)于數(shù)控機(jī)床的發(fā)展將是一個(gè)飛速的提高。
　　
　　通過(guò)這類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)機(jī)床數(shù)控化的節(jié)點(diǎn)控制，無(wú)疑具有極大的優(yōu)越性。而節(jié)點(diǎn)控制是指在建設(shè)工程與制造過(guò)程中，對(duì)各項(xiàng)工序的交接點(diǎn)、時(shí)間控制點(diǎn)，用一定有效的方式、對(duì)照原制定的進(jìn)度計(jì)劃與質(zhì)量目標(biāo)，對(duì)進(jìn)度與質(zhì)量的控制與檢測(cè)。
　　
　　運(yùn)用人工神經(jīng)智能網(wǎng)絡(luò)將使數(shù)控機(jī)床的體現(xiàn)出新的優(yōu)越性。首先它具有自學(xué)習(xí)功能。例如實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別時(shí)，只在先把許多不同的圖像樣板和對(duì)應(yīng)的應(yīng)識(shí)別的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)通過(guò)自學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會(huì)識(shí)別類似的圖像。自學(xué)習(xí)功能對(duì)于預(yù)測(cè)有特別重要的意義。
　　
　　其次它具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以實(shí)現(xiàn)這種聯(lián)想。另外它具有高速尋找優(yōu)化解的能力。尋找一個(gè)復(fù)雜問題的優(yōu)化解，往往需要很大的計(jì)算量，利用一個(gè)針對(duì)某問題而設(shè)計(jì)的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力，可能很快找到優(yōu)化解。
　　
　　隨著科技的進(jìn)步，數(shù)控機(jī)床也在不斷發(fā)展，它不僅延伸了人的體力，還要逐步解決代替腦力勞動(dòng)問題，包括自主工藝規(guī)劃、工夾具管理、生產(chǎn)控制和維護(hù)管理等，機(jī)床將變得越來(lái)越“聰明”和人性化。在未來(lái)的工廠里，數(shù)控機(jī)床不僅是一臺(tái)加工設(shè)備，而是工廠管理網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，具備更加廣泛的人-機(jī)交互、物-物通信功能，從而開創(chuàng)數(shù)控技術(shù)的新紀(jì)元。