基于自适应BP神经网络的上证指数预测模型的研究

股市的波动受许多因素的影响,属于非线性问题。对于非线性的问题传统的统计学知识不能很好的应用。本文提出了一种基于Ma TLAB神经网络工具箱的自适应神经网络的上证指数预测模型,自适应神经网络可以根据误差大小自主的调整学习效率,加快收敛速度。在对神经网络训练时,先对学习样本先进行归一化处理,再做BP网络的预测。经过与有动量的BP网络和L-M网络实验对比,结果表明这种方案比其他方案效率高、误差小。

数控机床空间误差分析及综合误差建模

基于等效坐标系运动链系统误差分析方法,利用运动学公式对数控机床空间误差进行分析,建立误差模型。通过两条机床运动链模型,可以建立机床的坐标变换矩阵,构成数控机床的空间误差的数学模型。在机床存在误差的情况下,建立机床基准坐标系下刀位点误差矢量模型和切削点误差的矢量模型,得到刀位点和切削点在基准坐标系中的位置关系。

数控机床空间几何误差识别与检测

分析了国内外误差参数识别的方法,详细介绍了四线法识别和检测数控机床空间几何误差的过程和步骤,通过分析四线法的识别机床误差的工程,进一步识别数控机床空间几何误差的各项误差元素。为后续机床误差补偿提供理论依据。

直线轴承视觉检测工艺行为柔性规划分析系统

为满足直线轴承特征检测的多样化、智能化需求,设计了面向直线轴承零件族的视觉检测工艺行为柔性规划分析系统。通过对直线轴承零件族特征属性与视觉检测工艺行为进行分解,建立“特征-工艺行为”柔性规划分析机制,并设计关联响应误差补偿知识表达模型及多元行为规划分析路线。以圆法兰直线轴承为研究对象,进行多方案检测工艺行为规划分析实验。结果表明,通过行为规划分析与评估,获取行为特征与工艺行为关联影响规律,可指导检测行为优选、测量偏移补偿和行为波动补偿决策,有利于提高视觉检测的智能化水平。