摘要：本发明公开了一种切削加工中切削用量的预测方法，其特征↘在于：步骤一、选择切削加工中的控制参卐数作为模型的输入；测定实际切削样本数据用于模型训练和测试；步骤二、建立RBF神经网络模型，利用相应的样本数据对模型进行学习训练；（使模型在★一个足够大的分布密度范围内，选择出使模型对测试样本╲的拟合误差平均幅值最小的分布密度）这个是一个不确定的范围，需要用具体可指的数值来表达。本发明使RBF神经网络模型在一个足够大的分布密度范围内分别利用训练样本数【据进行学习训练，然后用训练后的网络模型对测试样本进行○预测，根据计算结果，选择出使模型的误【差平均幅值最小的分布密√度值，这样模型的拟合预测误差最小，从而使※模型的拟合预测能力最优，其训练速度快且预测精度高。
- 专利类型发明专利
- 申请人贵州大学;
- 发明人孙明伟;龚敏庆;周胜;黄敏;金明仲;罗钢;
- 地址550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大▆学北校区科■学技术处
- 申请号CN201210427270.1
- 申请时间2012年10月31日
- 申请公布号CN102930337A
- 申请公布时①间2013年02月13日
- 分类号G06N3/08(2006.01)I;
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京公网♂安备11010802043465号
