【摘 要】
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为了改善刀具寿命预测的精准度,文章在已有的PSO-BP神经网络算法中引入混沌理论,提出了一种基于混沌粒子群算法优化BP神经网络(CPSO-BP神经网络)的刀具寿命预测方法。该方法
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏省食品制造装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51805212),江苏省自然科学基金(BK20160182),山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY020111)
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为了改善刀具寿命预测的精准度,文章在已有的PSO-BP神经网络算法中引入混沌理论,提出了一种基于混沌粒子群算法优化BP神经网络(CPSO-BP神经网络)的刀具寿命预测方法。该方法采用粒子群算法优化网络权值和阈值,通过混沌扰动更新粒子的位置。CPSO-BP神经网络算法既避免了BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,又改善了全局搜索能力,同时,降低了粒子群优化算法造成早熟收敛或停滞的可能性。仿真结果表明:与已有的PSO-BP神经网络算法相比,该文的CPSO-BP神经网络算法用于刀具寿命预测时收敛速
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