【摘要】：軸類零件加中的誤差復(fù)映現(xiàn)象影響了零件的加工精度，但由于影響其加工的精度的因素很多，而且不容易確定具體的因素，因此沒有一個(gè)絕對(duì)精確的公式可以算出怎樣加工才能達(dá)到要求的加精度，或者我們即使得到這樣一個(gè)公式來做計(jì)算也是非常煩瑣的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的出現(xiàn)解決了很多單靠公式不能解決的問題，ANN通過由樣本集的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)樣本集中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，將學(xué)習(xí)后的信息保存在權(quán)值中，當(dāng)輸入非樣本集的模式時(shí)，訓(xùn)練理想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的RBFN具有很強(qiáng)的非線性映射能力，而且不受輸入量和輸出量數(shù)目的限制，在具體的研究應(yīng)用中，你可以根據(jù)需要自由修改原程序。RBFN現(xiàn)在各個(gè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，并且不斷出現(xiàn)改進(jìn)后的算法。針對(duì)本論文研究的實(shí)際問題，我采用了RBFN作為研究工具，通過使用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，研究分析了復(fù)映現(xiàn)象的幾個(gè)影響因素和使用RBFN解決復(fù)映現(xiàn)象的影響因素，以及使用RBFN解決復(fù)映問題的可行性。 主要完成的研究內(nèi)容如下： 1．RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定 本文通過做大量的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證以及總結(jié)了如何確定RBF網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，具體為隱層的確定，隱層神經(jīng)元數(shù)目的確定。 2．各種因素對(duì)加工精度的影響 通過對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，，發(fā)現(xiàn)有的輸入量對(duì)結(jié)果的好壞起很重要的作用，這就提醒我們，這個(gè)輸入量是影響加工精度的決定性因素。而有的輸入量卻不怎么影響訓(xùn)練結(jié)果，則我們可以下結(jié)論，這個(gè)因素不是影響加工精度的決定性因素，或者可以被忽略。 3．RBF網(wǎng)絡(luò)解決復(fù)映問題的研究 對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后，用測試集測試它的泛化能力，觀察測試結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的差距，分析用RBF網(wǎng)絡(luò)解決機(jī)械加工中復(fù)映問題的可行性。 4．本文中對(duì)RBFN的局部修改 在不同的應(yīng)用課題中，必要時(shí)RBFN要被局部修改以適應(yīng)研究課題的特性。本論文在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中也對(duì)它進(jìn)行了局部修改，并且可以很好地運(yùn)行。 WP=64
【圖文】：

第四章 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論4.1.1 神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)解剖學(xué)證明了人的思維是由腦完成的。神經(jīng)元本的單元，能夠接受并處理信息。新生嬰兒的大腦約重 400 克，而成值在 1200～1500 克，大腦內(nèi)約含 1011～1012個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元與他神經(jīng)元相連接，構(gòu)成一個(gè)極為龐大而復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，即生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Networks,簡稱 BNN）。人腦中神經(jīng)元的形態(tài)不盡相同，功能也有差異，便從組成 結(jié)構(gòu)來有共性的。圖 4.1 給出一個(gè)典型神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和與其他神經(jīng)元發(fā)

tRBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號(hào)】：TH161

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本文編號(hào)：2588745