基于 RBF 神经网络的三坐标测量机动态测量误差预测

• 作者: 关宏伟 李园 钟伟红 马修水
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 精密仪器及机械 坐标测量机 径向基函数神经网络 测量误差 误差预测
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 560-562
• 分类号: TP183
• 字数: 1934字
• 语种: 中文

摘要

三坐标测量机作X单轴运动,测得Y轴4个不同位置的实时动态测量误差,可将径向基函数(RBF)神经网络用于动态测量误差的建模和预测.将其中一个位置采集到的误差序列的前100个值用于RBF神经网络的训练得到模型,后50个值用于预测结果,并用该模型对其他3个位置的后50个测量结果进行预测.仿真结果表明,RBF神经网络对单轴运动的动态测量误差具有较好的预测精度,RBF神经网络可应用于三坐标测量机动态测量误差预测

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马修水	浙江大学宁波理工学院	64	360	9.0	16.0
2	关宏伟	浙江大学宁波理工学院	22	165	6.0	12.0
3	李园	浙江大学宁波理工学院	15	32	4.0	5.0
4	钟伟红	浙江大学宁波理工学院	23	130	5.0	11.0