基于神经网络的回归分析及其在磨削力预测中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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基于神经网络的回归分析及其在磨削力预测中的应用

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【作者】	姚春燕; 彭伟;
【作者单位】	浙江工业大学;
【文献出处】	磨床与磨削 , GRINDER AND GRINDING, 编辑部邮箱 1998年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	神经网络; 回归分析; 磨削力预测;
【摘要】	在磨削领域，磨削力数字模型是利用概率统计中的回归分析和方差分析进行多因素试验数据处理而建立的经验方式，该公式建立的正确与否直接影响磨削力的计算。本文介绍了基于神经网络一元回归和多元回归分析方法，并分别以正弦函数及磨削力公式为例，与传统的回归分析方法进行了比较。说明基于神经网络的回归分析在回归精度上优于优统的回归分析方法。在对磨削力进行预测时有其实用价值。
【分类号】	TG58
【正文快照】	一、前言在磨削领域，磨削力对砂轮耐用度、磨削表面粗糙度、磨削比等起着重要影响。磨削力的测定工作最早是由克莱辛格开始的，国内许多学者在对磨削力的研究中提出了各种各样的磨削力实验公式，这些磨削力实验公式一般是利用回归分析确定因变量与自变量之间关系的数学模型。?

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