基于线性神经网络处理圆度误差

• 作者: 吴新杰 许超 陈跃宁
• 来源期刊: 电子质量
• 关键词: 圆度误差 线性神经网络 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 38-39,61
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0107.2007.05.013

摘要

圆度误差是机械零件及其互换性的重要指标,是产品质量的关键,这里提出一种基于线性神经网络计算圆度误差的方法.神经网络是一种非线性动力系统,具有运算和自适应的学习能力.本文首先分析线性神经网络的基本原理和实现方法,然后介绍利用神经网络进行圆度误差计算的详细方法,最后给出实验结果.仿真实验结果表明,本文介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.该方法克服了利用最小二乘法评价圆度误差的局部收敛问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈跃宁	辽宁大学物理系	19	133	7.0	10.0
2	吴新杰	辽宁大学物理系	65	473	13.0	18.0
3	许超	辽宁大学物理系	35	148	6.0	10.0