基于遗传算法优化的BP神经网络在粗糙度预测上的应用

• 作者: 孙惠斌 田国良 莫蓉
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 表面粗糙度 预测方法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 精密制造与加工
• 页码范围: 729-732
• 页数: 4页
• 分类号: TH161+.14
• 字数: 3055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2015.0515

摘要

针对BP神经网络预测工件表面粗糙度精度不高的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法.首先用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行全局寻优,然后对优化的BP神经网络进行训练、预测.通过MATLAB进行了粗糙度预测仿真验证.结果表明:优化的BP神经网络比未优化的BP神经网络具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫蓉	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	226	2249	24.0	32.0
2	孙惠斌	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	24	184	9.0	13.0
3	田国良	西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室	6	32	3.0	5.0