【摘 要】
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利用一种称为传感器融合的新监测方法，集成来自各种传感器的信息，建立了一个基于神经网络的切屑类型监视的智能系统。当使用不同的切削用量时，系统的正确识别率达８４％，表明神经网络模
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利用一种称为传感器融合的新监测方法，集成来自各种传感器的信息，建立了一个基于神经网络的切屑类型监视的智能系统。当使用不同的切削用量时，系统的正确识别率达８４％，表明神经网络模型具有在较宽工作条件下识别复杂系统的优点。
Using a new monitoring method called sensor fusion, the information from various sensors is integrated to build an intelligent system for chip type monitoring based on neural networks. The correct recognition rate of the system is 84% when different cutting loads are used, which shows that the neural network model has the advantage of identifying complex systems under a wide range of operating conditions.
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