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基于综合算法的补偿模糊神经网络及其在电火花加工中的应用
【机构】 青岛科技大学自动化与电子工程学院；
【摘要】 针对常规模糊神经网络和补偿模糊神经网络的不足,提出了一种综合聚类算法和梯度下降法的补偿模糊神经网络。该网络的学习分为两步:结构辨识和参数辨识。在结构辨识中,采用关系度聚类方法,构造一个初始模糊模型;在参数辨识中,采用具有五层结构的补偿模糊神经网络,根据梯度下降法调整所建的初始模糊模型参数, 使其具有更高的精度。并根据电火花加工的工艺特点及其复杂性,建立了基于该网络的电火花加工工艺效果预测模型,可实现指定加工条件下的工艺效果预测。仿真结果显示,该网络具有较理想的预测精度,而且其收敛速度均优于常规模糊神经网络和补偿模糊神经网络。
- 【会议录名称】 2005年中国机械工程学会年会论文集第11届全国特种加工学术会议专辑
- 【会议名称】2005年中国机械工程学会年会第11届全国特种加工学术会议
- 【会议时间】2005-11
- 【会议地点】中国重庆
- 【分类号】TG661
- 【主办单位】中国机械工程学会特种加工分会