ARTIFICIAL NEURAL NETWORK WITH HYBRID TAGUCHI-GENETIC ALGORITHM FOR NONLINEAR MIMO MODEL OF MACHINING PROCESSES

I-Te Chen; Jinn-Tsong Tsai; Ching-Feng Wen; Wen-Hsien Ho

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ARTIFICIAL NEURAL NETWORK WITH HYBRID TAGUCHI-GENETIC ALGORITHM FOR NONLINEAR MIMO MODEL OF MACHINING PROCESSES

机译：加工过程非线性MIMO模型的混合Taguchi遗传神经网络。

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This paper developed an artificial neural network (ANN) model with hybrid Taguchi-genetic algorithm (HTGA) for the nonlinear multiple-input multiple-output (MIMO) model of machining processes. The HTGA in the MIMO ANN model finds the optimal parameters (i.e., weights of links and biases govern the input-output relationship of an ANN) by directly minimizing root-mean-squared error (RMSE), which is a key performance criterion. Experimental results show that the proposed MIMO HTGA-based ANN model outperforms the MIMO ANN methods with backpropagation (BP) algorithm given in the Matlab toolbox in terms of prediction accuracy for the nonlinear model of machining processes.

机译：本文针对加工过程的非线性多输入多输出（MIMO）模型，开发了一种基于混合Taguchi遗传算法（HTGA）的人工神经网络（ANN）模型。 MIMO ANN模型中的HTGA通过直接最小化均方根误差（RMSE）来找到最佳参数（即链接权重和偏置权重控制ANN的输入输出关系），这是关键的性能标准。实验结果表明，所提出的基于MIMO HTGA的NN神经网络模型在加工过程非线性模型的预测精度方面优于Matlab工具箱中给出的带有反向传播（BP）算法的MIMO ANN方法。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2013年第4期|1455-1475|共21页
作者
I-Te Chen; Jinn-Tsong Tsai; Ching-Feng Wen; Wen-Hsien Ho;
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作者单位

Center for Fundamental Science;

Department of Computer Science National Pingtung University of Education No. 4-18, Min-Sheng Road, Pingtung 900, Taiwan;

Center for Fundamental Science;

Department of Healthcare Administration and Medical Informatics Kaohsiung Medical University No. 100, Shi-Chuan 1st Road, Kaohsiung 807, Taiwan;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Machining processes; Artificial neural network (ANN); Hybrid Taguchi-genetic algorithm (HTGA); Multiple-input multiple-output (MIMO);

机译：加工过程;人工神经网络（ANN）;混合田口遗传算法（HTGA）;多输入多输出（MIMO）;

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