基于改进PSO-BP网络的钻削刀具参数选择的研究

• 作者: 周洪玉 姚明明 王培东
• 来源期刊: 哈尔滨理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微粒群 BP神经网络 切削用量 钻削刀具
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TG713
• 字数: 3375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2683.2008.05.016

摘要

提出了用非线性惯性因子ω改进的微粒群算法与BP神经网络相结合的方法,适当选择钻削刀具的切削用量,克服了BP网络训练时间长,因易陷入局部最优点而不利于全局最优点搜索的不足.通过相同的实验样本测试发现,与以前的BP和GA-BP算法相比,训练时间分别缩短了73s和21s,测试的正确率分别提高了0.83%和0.32%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王培东	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	73	300	9.0	12.0
2	周洪玉	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	36	359	11.0	17.0
3	姚明明	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0