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使用神经网络理论对数控机床热误差数学建模进行研究分析，并将其与传统的最小二乘线性建模所得热误差数学模型进行综合对比。通过应用实例分析比较表明：BP网络模型和RBF网络模型与传统的最小二乘线性模型相比具有更好的拟合性和预测能力。
数控机床热误差补偿的人工神经网络建模及其应用
【摘 要】
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使用神经网络理论对数控机床热误差数学建模进行研究分析，并将其与传统的最小二乘线性建模所得热误差数学模型进行综合对比。通过应用实例分析比较表明：BP网络模型和RBF网络模
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院
【出 处】
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机械制造
【发表日期】
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2006年1期
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