Application of BP Neural Network Model Based on Improved DNA Genetic Algorithm to Tool Wear Monitoring

Nie Shuzhi; Zhong Yanhua

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Application of BP Neural Network Model Based on Improved DNA Genetic Algorithm to Tool Wear Monitoring

机译：基于改进DNA遗传算法的BP神经网络模型在刀具磨损监测中的应用

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In this paper, proposed a model of BP neural network based on improved DNA genetic algorithm, applied it to monitor and forecast cutting tool wear. Designed subsection crossover and subsection mutation based on process code, adopted fitness scaling method and ranking method to select operators, optimized the initial weight values of BP neural network, repeatedly trained the BP neural network model, improved the overall convergence rate, avoided falling into local minimum, improved the precision and accuracy of prediction. Through simulation, tested the designed method performance, compared with other test results, the simulation results show the effectiveness of the proposed method.

机译：本文提出了一种基于改进的DNA遗传算法的BP神经网络模型，并将其应用于监测和预测刀具磨损。根据流程代码设计分段交叉和分段变异，采用适应度缩放法和排序法选择算子，优化BP神经网络的初始权重值，反复训练BP神经网络模型，提高整体收敛速度，避免陷入局部最小化，提高了预测的准确性和准确性。通过仿真，测试了所设计方法的性能，并与其他测试结果进行了比较，仿真结果表明了该方法的有效性。

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来源
《Advanced Science Letters》 |2012年第null期|共4页
作者
Nie Shuzhi; Zhong Yanhua;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
Improved DNA Genetic Algorithm; Subsection Crossover; Subsection Mutation; BP Neural Network Model; Tool Wear Monitoring;

机译：改进的DNA遗传算法;分段交叉;分段突变;BP神经网络模型;刀具磨损监测;

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