基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究

• 作者: 何桢 袁荣 许静
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: BP神经网络 Levenberg-Marquard算法 试验设计 非线性轮廓图
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2749-2753,2758
• 页数: 6页
• 分类号: F406.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.20.010

摘要

将正交试验设计理论与BP 神经网络模型和 Levenberg-Marquard 算法相结合，提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于 LM-BP 神经网络建模可以避免由于实验误差和试验设计方案所造成的模型系数估计误差，而与标准的 BP 算法比较，克服了标准 BP 算法性能不稳定、收敛速度慢、收敛精度低、存在局部最小值等缺点，具有极高的精确性，优化结果令人满意。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何桢		276	5264	35.0	62.0
2	许静		7	126	6.0	7.0
3	袁荣		2	11	2.0	2.0