【摘 要】
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关节臂式坐标测量机误差源多且复杂,其测量空间的误差存在不确定性,为了准确快速的得到关节臂式坐标测量机测量空间中的误差,利用标准锥窝对关节臂式坐标测量机进行了空间单
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关节臂式坐标测量机误差源多且复杂,其测量空间的误差存在不确定性,为了准确快速的得到关节臂式坐标测量机测量空间中的误差,利用标准锥窝对关节臂式坐标测量机进行了空间单点测量精度实验,获得了训练样本和测试样本;利用BP神经网络对空间误差进行了建模,为了提高其收敛速度和运算速度,引入粒子群优化算法（PSO）对BP神经网络模型进行了优化,并对模型进行了预测和验证;结果表明,BP神经网络和PSO-BP神经网络都可以对关节臂式坐标测量机进行空间点误差预测,PSO-BP神经网络模型的预测结果更加精确,相对误差更小.
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