改进型BP神经网络对球面磨削最高温度的模拟与预测

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摘要：基于人工神经网络良好的非线性逼近特性,利用正交试验结果作为神经网络的训练样本,建立基于批训练的改进型误差反向传播（BP）神经网络,并通过Levenberg-Marquardt算法使网络误差最小化,配合Bayesian正则化使网络的误差平方和、网络权重以及阈值平方和实现最优化组合.结果表明,改进型BP神经网络具有较快的收敛速度、较好的泛化性和较强的稳定性,能够准确模拟和预测球面磨削中的最高温度.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/71135X/201107/38411673.html

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关键词：BP神经网络 神经网络 改进型 神经网 marquardt 神经网络 球面磨削 正交试验 磨削温度 Levenberg-Marquardt算法

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