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为用尽量少的训练样本达到预测目的,通过不同数量训练样本训练网络的对比试验,分析了训练样本数量对基于列文伯格-马夸尔特算法的切削力的神经网络预测精度的影响.用统计学平均幅值和均方差作为误差的评价指标,探讨了训练样本数量与预测精度的关系.研究结果表明:用40～50组样本训练网络,就可以实现特定切削用量范围内切削力的准确预测.