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动量-自适应学习BP算法在加工领域的探索
被引量:
2
1
作者
耿胜财
胡玉兰
《沈阳理工大学学报》
CAS
2018年第3期1-4,9,共5页
为解决实际加工中试验次数多生产成本高、选取加工参数困难等问题,采用动量-自适应学习BP算法构建BP神经网络预测模型。根据实际情况将典型BP算法改进,得到收敛速度快的动量-自适应学习BP算法模型;用电解加工试验数据对模型结构进行训练...
为解决实际加工中试验次数多生产成本高、选取加工参数困难等问题,采用动量-自适应学习BP算法构建BP神经网络预测模型。根据实际情况将典型BP算法改进,得到收敛速度快的动量-自适应学习BP算法模型;用电解加工试验数据对模型结构进行训练,最终建立动量-自适应学习BP神经网络加工预测模型。采用该模型对不同加工参数组合下加工的不锈钢微孔孔径大小进行预测。结果表明,该模型的预测误差低于5%,具有很强的预测能力。
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关键词
动量-自适应学习算法
BP神经网络
电解加工
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职称材料
题名
动量-自适应学习BP算法在加工领域的探索
被引量:
2
1
作者
耿胜财
胡玉兰
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2018年第3期1-4,9,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672360)
文摘
为解决实际加工中试验次数多生产成本高、选取加工参数困难等问题,采用动量-自适应学习BP算法构建BP神经网络预测模型。根据实际情况将典型BP算法改进,得到收敛速度快的动量-自适应学习BP算法模型;用电解加工试验数据对模型结构进行训练,最终建立动量-自适应学习BP神经网络加工预测模型。采用该模型对不同加工参数组合下加工的不锈钢微孔孔径大小进行预测。结果表明,该模型的预测误差低于5%,具有很强的预测能力。
关键词
动量-自适应学习算法
BP神经网络
电解加工
Keywords
momentum-adaptive learning algorithm
BP neural network
electrochemical machining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动量-自适应学习BP算法在加工领域的探索
耿胜财
胡玉兰
《沈阳理工大学学报》
CAS
2018
2
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