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将BP神经网络建模技术和遗传算法(GA)应用于套料钻性能预测.利用BP神经网络建立套料钻性能预测模型,通过比较实际误差梯度值与给定误差梯度值,来确定BP网络是否处于局部极小状态;GA仅在BP网络处于局部极小时进行学习,对BP网络的连接权值进行优化.BP神经网络和GA两者的有效结合可以解决BP算法固有的缺陷,如收敛速度慢、易陷入局部极小等.套料钻加工性能试验结果表明预测结果和实际结果吻合程度较好,验证了GA-BP网络模型在套料钻性能预测中的有效性和准确性.