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经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法
- 专利权人:
- 武汉理工大学
- 发明人:
- 周祖德,胡建民,娄平,刘泉,姜正
- 申请号：
- CN201510052875.0
- 公开号：
- CN104597842A
- 申请日:
- 2015.02.02
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 潘杰`刘琳
- 摘要：
- 本发明公开了一种经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法，通过建立BP神经网络的结构，利用训练样本对BP神经网络各层的初始权值和阈值进行全局寻优，在满足了设定的误差目标之后，利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优，在将遗传算法寻找的最优权值阈值代入BP神经网络中进行样本训练，基于误差梯度下降原理在极值点附近进行快速搜索，直到训练结束得到热误差预测模型；最后对获得的热误差预测模型进行鲁棒性测试，本发明利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优，克服BP神经网络的自身特点，提高其训练时收敛的快速性、精确性和鲁棒性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
