10.3969/j.issn.1006-7167.2017.01.008
基于支持向量回归机的并联机床表面粗糙度预测
针对神经网络方法预测并联机床表面粗糙度存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的并联机床表面粗糙度预测方法.以某型并联研抛机床为例确定了表面粗糙度预测模型的输入输出参数,建立了基于支持向量回归机的并联机床表面粗糙度预测模型.仿真实验的预测结果表明,所建立的预测模型具有较强的泛化能力,预测的准确性较高.
并联机床、表面粗糙度、支持向量机、支持向量回归机
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TG502(金属切削加工及机床)
广东省青年创新人材项目2014KONCX245
2017-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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30-33,37