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使用神经网络理论对建立数控机床热误差数学模型进行研究分析,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:神经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,并对温度传感器布点的鲁棒性优于传统的最小二乘法建模.
神经网络理论在数控机床热误差建模中的应用
【摘 要】
：
使用神经网络理论对建立数控机床热误差数学模型进行研究分析,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:神经网络模型与传
【机 构】
：
上海交通大学机械与动力工程学院
【出 处】
：
现代制造工程
【发表日期】
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2005年8期
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