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针对接触式测量中众多影响因素与测头预行程误差变化之间的非线性映射关系,提出基于径向基函数神经网络的预行程误差预测新方法。对RBF神经网络结构进行改进并建立预测模型,从理论上证明该方法能克服预测过程中网络容易陷入局部极小的问题,并可满足预行程误差预测高精度、高速度的性能要求。
基于RBF神经网络的接触测量预行程误差预测
【摘 要】
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针对接触式测量中众多影响因素与测头预行程误差变化之间的非线性映射关系,提出基于径向基函数神经网络的预行程误差预测新方法。对RBF神经网络结构进行改进并建立预测模型,从理论上证明该方法能克服预测过程中网络容易陷入局部极小的问题,并可满足预行程误差预测高精度、高速度的性能要求。
【机 构】
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重庆理工大学重庆汽车学院
【出 处】
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重庆理工大学学报(自然科学)
【发表日期】
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2012年10期
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