【摘 要】
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目前考察超声波电机负载特性大多采用建立数学模型的方法,由于存在较多假设及过于简化超声波电机定转子接触模型,导致预测结果不准确.单纯用神经网络预测超声波电机负载特性
【机 构】
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哈尔滨工业大学机电工程学院 哈尔滨,150001
【出 处】
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第五届全国振动利用工程学术会议暨第四次全国超声电机技术研讨会
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目前考察超声波电机负载特性大多采用建立数学模型的方法,由于存在较多假设及过于简化超声波电机定转子接触模型,导致预测结果不准确.单纯用神经网络预测超声波电机负载特性又要求数据的完备性及大量试验.针对这些问题,提出了一种基于半监督学习理论、主动学习方法及神经网络的广义半监督学习模型.该模型结合数学模型与少量试验数据预测超声波电机的负载特性,经过对模型的优化,结果表明,广义半监督学习模型比数学模型准确,并且大大降低了试验成本,为研究超声波电机提供新思路,并为解决小样本预测问题提供了借鉴.
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