基于改进BP神经网络的车削加工精度预测

• 作者: 刘天舒 王福林
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 传递函数 学习率 零件表面粗糙度
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 115-117
• 分类号: TH161|TG51
• 字数: 2550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0794.2010.10.050

摘要

针对标准BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等缺陷,采用改变传递函数和改变学习率寻找最优权2种方法对其改进.通过分析车削零件表面粗糙度的影响因素,应用改进的BP神经网络,借助计算机编程计算,进行车削加工的精度预测.仿真结果表明,此方法能够达到较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福林	东北农业大学工程学院	168	1809	23.0	34.0
2	刘天舒	东北农业大学工程学院	2	4	1.0	2.0