1、“.....可以任意精度逼近任何连续函数,具有较高的精度。则利用人工神经网络预测磨削力,具有广泛的适应性和有效性。神经网络对于磨削力预测原稿。隐含层节点数对网络的性能有很大的影响。般较多的隐含层节点数可以带来更好的性能,越容易收敛到全局最小点但可能导致训练和神经元个数训练参数,得到最优的网络训练模型结构,然后对测试样本进行预测,得出对比。我们发现这种预测方法有较高的精确度,而且节省时间,证明此方法的可行性和有效性,实现对磨削力的实时预测。参考文献罗宁基于神经网络的高速磨削磨削力预测研究。王小川,史峰,郁磊为训练函数,传递函数为隐含层神经元个数为时是最佳选择的组合。然后通过神经网络工具箱中进行训练。图是构建的网络结构图图经过以上综合分析,发现以为训练函数,传递函数为下转第页,神经网络对于磨削力预测原稿较好的极小点会忽略掉......”。

2、“.....发现以为训练函数,传递函数为隐含层神经元个数为时是最佳选择的组合。然后通过神经网络工具箱中进行训练。图是构建的网络结构图图经过以上综合分析,发现以为训许多因素和问题的复杂性训练样本集的数量网络权值和阈值的数量误差目标网络的误差值等。综合分析,函数虽然收敛速度快,但是它存在过度拟合的缺点,由于实验得到的训练数据不会太多,很有可能会出现这种现象。函数融合了可信区间和共轭梯度法,既可以避免误函数融合了可信区间和共轭梯度法,既可以避免误差梯度法和收敛性差的缺点,在每次迭代过程中不计算搜索方向,使训练过程中的计算量大大的减少了,提高了训练精度。而且在网络中有个缺陷,局部极小点可能会收敛到,在平缓区间内连接权值调整比较迟缓,在陡峭的区间内会振荡,这样有些般取。,为输入层神经元个数。由以上公式确定隐含层神经元个数在,之间取值。隐含层和输出层函数的选择对神经网络预测精度有较大影响......”。

3、“.....输出层节点传递函数选用函数或函数。在输入和隐含层之训练函数传递函数等内容,建立预测磨削力的神经网络模型。然后比较不同网络模型,来确定最优的预测模型。隐含层节点数对网络的性能有很大的影响。般较多的隐含层节点数可以带来更好的性能,越容易收敛到全局最小点但可能导致训练时间过长。较少的节点数,网络不能很好地学习,学习,有个或多个非线性传递函数的神经网络可以训练输入和输出之间的非线性关系,理论上这两个非线性函数都可用,但经过软件的训练,发现函数精度会更高,收敛速度会快些。在输出层输出的样本中,并没有对输出进行限制,从而选取了作为传递函数。考虑到通过设备采集到磨削力的原始信号和滤波后力的信号,再通过计算取信号的净增值,最终的磨削力结果为磨削阶段部分和初始阶段部分的平均力的差值。计算公式如下,从而获得组实验数据。神经网络对于磨削力预测原稿......”。

4、“.....来确定最优的预测模型。通过设备采集到磨削力的原始信号和滤波后力的信号,再通过计算取信号的净增值,最终的磨削力结果为磨削阶段部分和初始阶段部分的平均力的差值。计算公式如下,从而获得组实验数据。磨削力的信号分析磨削力是作用于砂轮和工件之间接触的整个经网络的原理。找到合适的传递函数训练函数隐含层数和神经元个数训练参数,得到最优的网络训练模型结构,然后对测试样本进行预测,得出对比。我们发现这种预测方法有较高的精确度,而且节省时间,证明此方法的可行性和有效性,实现对磨削力的实时预测。参考文献罗宁基于神经网络的高速梯度法和收敛性差的缺点,在每次迭代过程中不计算搜索方向,使训练过程中的计算量大大的减少了,提高了训练精度。而且在网络中有个缺陷,局部极小点可能会收敛到,在平缓区间内连接权值调整比较迟缓,在陡峭的区间内会振荡,这样有些较好的极小点会忽略掉......”。

5、“.....发现以,有个或多个非线性传递函数的神经网络可以训练输入和输出之间的非线性关系,理论上这两个非线性函数都可用,但经过软件的训练,发现函数精度会更高,收敛速度会快些。在输出层输出的样本中,并没有对输出进行限制,从而选取了作为传递函数。考虑到较好的极小点会忽略掉。经过以上综合分析,发现以为训练函数,传递函数为隐含层神经元个数为时是最佳选择的组合。然后通过神经网络工具箱中进行训练。图是构建的网络结构图图经过以上综合分析,发现以为训制,从而选取了作为传递函数。考虑到许多因素和问题的复杂性训练样本集的数量网络权值和阈值的数量误差目标网络的误差值等。综合分析,函数虽然收敛速度快,但是它存在过度拟合的缺点,由于实验得到的训练数据不会太多,很有可能会出现这种现象。神经网络对于磨削力预测原稿磨削弧区,它的大小和方向是不断变化的......”。

6、“.....神经网络对于磨削力预测原稿。磨削力的信号分析磨削力是作用于砂轮和工件之间接触的整个磨削弧区,它的大小和方向是不断变化较好的极小点会忽略掉。经过以上综合分析,发现以为训练函数,传递函数为隐含层神经元个数为时是最佳选择的组合。然后通过神经网络工具箱中进行训练。图是构建的网络结构图图经过以上综合分析,发现以为训。以多层前反馈神经网络为基本结构,以误差逆传播算法算法为网络的训练方法。通过分析,以砂轮速度工件速度和磨削深度为输入,以切向磨削力和法向磨削力作为网络输出,选定网络的层数隐含层神经元个数训练函数传递函数等内容,建立预测磨削力的神经网络模型。,其中,为输出层神经元个数,为,之间的常数,般取。,为输入层神经元个数。由以上公式确定隐含层神经元个数在,之间取值。隐含层和输出层函数的选择对神经网络预测精度有较大影响,般隐含层节点传递函数选用函数或函数......”。

7、“.....王小川,史峰,郁磊神经网络个案列分析北京航空航天大学出版社,韩力群人工神经网络理论设计及应用北京化学工业出版社,。广东润星科技有限公司摘要将人工神经网络技术引入磨削加工领域,研究预测切向磨削力和法向磨削力,来提高磨削力的预测精度,有个或多个非线性传递函数的神经网络可以训练输入和输出之间的非线性关系,理论上这两个非线性函数都可用,但经过软件的训练,发现函数精度会更高,收敛速度会快些。在输出层输出的样本中,并没有对输出进行限制,从而选取了作为传递函数。考虑到函数,传递函数为下转第页隐含层神经元个数为时是最佳选择的组合。然后通过神经网络工具箱中进行训练,得到图。总结与展望在通过人工神经网络预测磨削力,改变了传统的预测方式,是种方便有效的方法。课题采用神经网络模型,学习神函数融合了可信区间和共轭梯度法,既可以避免误差梯度法和收敛性差的缺点,在每次迭代过程中不计算搜索方向......”。

8、“.....提高了训练精度。而且在网络中有个缺陷,局部极小点可能会收敛到,在平缓区间内连接权值调整比较迟缓,在陡峭的区间内会振荡,这样有些域,研究预测切向磨削力和法向磨削力,来提高磨削力的预测精度。以多层前反馈神经网络为基本结构,以误差逆传播算法算法为网络的训练方法。通过分析,以砂轮速度工件速度和磨削深度为输入,以切向磨削力和法向磨削力作为网络输出,选定网络的层数隐含层神经元个数函数或函数。在输入和隐含层之间,有个或多个非线性传递函数的神经网络可以训练输入和输出之间的非线性关系,理论上这两个非线性函数都可用,但经过软件的训练,发现函数精度会更高,收敛速度会快些。在输出层输出的样本中,并没有对输出进行限神经网络对于磨削力预测原稿较好的极小点会忽略掉。经过以上综合分析,发现以为训练函数,传递函数为隐含层神经元个数为时是最佳选择的组合。然后通过神经网络工具箱中进行训练......”。

9、“.....发现以为训间过长。较少的节点数,网络不能很好地学习,学习过程不收敛,训练时的精度也受到影响。目前并没有个理想的解析式可以用来确定合理的神经元节点个数,这也是网络的个缺陷。通常的做法是采用经验公式给出估计值,为样本数,为隐单元神经元个数,为输入层神经元个数。如果,则。函数融合了可信区间和共轭梯度法,既可以避免误差梯度法和收敛性差的缺点,在每次迭代过程中不计算搜索方向,使训练过程中的计算量大大的减少了,提高了训练精度。而且在网络中有个缺陷,局部极小点可能会收敛到,在平缓区间内连接权值调整比较迟缓,在陡峭的区间内会振荡,这样有些神经网络个案列分析北京航空航天大学出版社,韩力群人工神经网络理论设计及应用北京化学工业出版社,。而现在近年来随着人工神经网络理论的发展,现已应用于许多的工程领域,取得了很好的效果......”。