【摘 要】
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本文通过择优RBF(径向基函数,Radial Basis Function)神经网络对影响切削加工过程的切削参数进行建模,对切除率进行拟合预测;提出松弛误差作为衡量网络精度的指标,使RBF选择
【机 构】
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贵州大学理学院,贵州民族大学理学院,
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本文通过择优RBF(径向基函数,Radial Basis Function)神经网络对影响切削加工过程的切削参数进行建模,对切除率进行拟合预测;提出松弛误差作为衡量网络精度的指标,使RBF选择最优的分布密度,从而有效提高RBF神经网络的拟合预测能力;并将择优RBF的拟合和预测结果与BP的相应结果进行了比较,结果显示择优RBF神经网络的拟合和预测精度大大优于BP神经网络.
In this paper, the cutting parameters affecting the cutting process are modeled by the pre-selected RBF (Radial Basis Function) neural network, and the cutting rate is fitted and predicted. The relaxation error is used as an index to measure the network accuracy, The results show that the fitting and prediction accuracy of the optimal RBF neural network is much better than that of the BP neural network. In BP neural network.
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