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基于迁移学习的切削力神经网络预测模型优化策略
基于迁移学习的切削力神经网络预测模型优化策略
作者:
王俊成
邹斌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
切削力
神经网络
迁移学习
预测
摘要:
在实际生产中,生产条件的变更情况时常发生,重新训练一个神经网络预测模型的成本较为高昂.本文针对切削力预测的任务,结合迁移学习领域的理论和方法,研究了一种神经网络的训练方法.在训练神经网络模型时,使用一组相关但不完全相同的切削数据预训练一个网络模型;使用目标数据对该网络进行重训练,并在网络的优化目标中加入两组数据集的MMD距离,称为"迁移网络".结果表明,与传统的BP神经网络相比,在一定条件下,迁移网络具有较为明显的性能优势.一方面,这意味着使用相同的实验样本,迁移网络的预测误差将得到控制;另一方面,当达到相同的预测误差时,迁移网络所需的实验样本数量将减少,能够有效的减少训练成本.
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时滞系统
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文献信息
篇名
基于迁移学习的切削力神经网络预测模型优化策略
来源期刊
组合机床与自动化加工技术
学科
关键词
切削力
神经网络
迁移学习
预测
年,卷(期)
2021,(5)
所属期刊栏目
设计与研究
研究方向
页码范围
43-46
页数
4页
分类号
TG511|TP311.1
字数
语种
中文
DOI
10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.05.010
五维指标
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迁移学习
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
组合机床与自动化加工技术
主办单位:
大连组合机床研究所
中国机械工程学会生产工程分会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-2265
CN:
21-1132/TG
开本:
大16开
出版地:
大连市沙河口区新生路80号504室
邮发代号:
8-62
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
9363
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11
总被引数(次)
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