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利用一种根据 K－ means方法对样本聚类后建立的改进型模糊神经网络 (MTFNN)模型，对刀具后刀面磨损量进行在线工况实时识别。仿真结果表明该工况辨识模型精度高，收敛速度快，实用性较强，适宜于复杂的、非线性加工系统建模。
基于样本聚类模糊神经网络的刀具磨损状态实时识别
【摘 要】
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利用一种根据 K－ means方法对样本聚类后建立的改进型模糊神经网络 (MTFNN)模型，对刀具后刀面磨损量进行在线工况实时识别。仿真结果表明该工况辨识模型精度高，收敛速度快，实用性
【机 构】
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佛山地质学院机电教研室,华南理工大学
【出 处】
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机械制造
【发表日期】
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2001年5期
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