基于BP神经网络数控机床热误差建模的研究

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摘要：热误差是影响数控机床加工的最大误差因素。采用变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法对数控机床进行热误差建模,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且精度相对较高,可以很好的提高BP网络的学习能力与泛化能力。仿真实验表明,变惯性因子PSOBP优化模型性能优于BP网络和标准PSOBP算法优化模型。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=36736912

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关键词：BP神经网络 数控机床 神经网络 神经网 detail BP神经网络 粒子群优化 数控机床 热误差