影響機(jī)械零件加工精度的因素很多，因此很難求解控制機(jī)械加工精度的公式，或者是求解的計(jì)算公式非常復(fù)雜。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANN）的出現(xiàn)解決了很多單靠公式不能解決的問題，它通過由樣本集的訓(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)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，可以根據(jù)需要自由修改源程序。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的RBF網(wǎng)在各個領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛，并且不斷出現(xiàn)改進(jìn)后的算法。本文采用了RBF作為研究工具，通過使用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，分析了影響機(jī)械加工精度的因素以及使用RBF解決控制機(jī)械加工精度問題的可行性。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．各種因素對加工精度的影響通過對RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，可以發(fā)現(xiàn)對結(jié)果的好壞起很重要作用的輸入量，這個輸入量是影響加工精度的決定性因素。而有的輸入量對結(jié)果影響不大，則這個因素不是影響加工精度的決定性因素，或... 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 本文研究的目的與意義
    1.2 本文研究的主要內(nèi)容
第二章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及發(fā)展前景
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念的由來
    2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡史
    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)況
    2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢
第三章 控制機(jī)械加工精度的可行技術(shù)
    3.1 誤差復(fù)映理論
    3.2 減少誤差復(fù)映的方法
    3.3 減小誤差復(fù)映的新技術(shù)
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
    4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法
    4.3 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)
    4.4 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.5 RBF網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)絡(luò)的比較
第五章 RBF網(wǎng)在控制機(jī)械加工精度中的應(yīng)用
    5.1 RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集
    5.2 RBF網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
第六章 結(jié)論和建議
    一.結(jié)論
    二.建議
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3174199