BP神经网络对孔表面粗糙度的输出预测

贾永龙

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文章基于BP神经网络建立了3-16-1的网络结构模型来预测孔的表面粗糙度值.对提供的正交试验数据进行归一化处理,并且训练网络从而使网络误差达到期望值并输出预测值,在对预测值和实验值进行比较中,均方根误差平均误差百分比仅为2.72％,在平均误差百分比允许范围内.说明建立的BP神经网络结构预测精度较好,基本符合实际预测的要求,在实际加工前可以通过该结构预测孔的表面粗糙度值,从而能够很好地掌握工件加工质量以及优化切削参数.

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来源
《南方农机》 |2020年第17期|103-104107|共3页
作者
贾永龙;
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作者单位

山西机电职业技术学院山西长治046011;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
BP神经网络; 表面粗糙度; 孔加工; 预测;

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