【摘 要】
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准确预测并校正振镜的误差是实现高精度扫描的关键技术，为了消除振镜误差，提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的卷积神经网络（CNN）预测模型。该模型采用粒子群算法优化卷积神经网络，利用优化过的CNN训练有限个振镜误差数据，实现对振镜全视场误差的准确预测。实验结果表明：与传统的BP神经网络、CNN算法相比，PSO-CNN预测模型对振镜的误差预测具有更高的准确性。
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准确预测并校正振镜的误差是实现高精度扫描的关键技术，为了消除振镜误差，提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的卷积神经网络（CNN）预测模型。该模型采用粒子群算法优化卷积神经网络，利用优化过的CNN训练有限个振镜误差数据，实现对振镜全视场误差的准确预测。实验结果表明：与传统的BP神经网络、CNN算法相比，PSO-CNN预测模型对振镜的误差预测具有更高的准确性。
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