基于改进PSO-BP网络的钻削刀具参数选择的研究

姚明明; 王培东; 周洪玉

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基于改进PSO-BP网络的钻削刀具参数选择的研究

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提出了用非线性惯性因子ω改进的微粒群算法与BP神经网络相结合的方法,适当选择钻削刀具的切削用量,克服了BP网络训练时间长,因易陷入局部最优点而不利于全局最优点搜索的不足.通过相同的实验样本测试发现,与以前的BP和GA-BP算法相比,训练时间分别缩短了73s和21s,测试的正确率分别提高了0.83%和0.32%.

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来源
《哈尔滨理工大学学报》 |2008年第5期|57-60|共4页
作者
姚明明; 王培东; 周洪玉;
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作者单位

哈尔滨理工大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150080;

哈尔滨理工大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150080;

哈尔滨理工大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类孔加工刀具;
关键词
微粒群; BP神经网络; 切削用量; 钻削刀具;

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