样本数量对切削力的神经网络预测精度的影响

摘要：

为用尽量少的训练样本达到预测目的,通过不同数量训练样本训练网络的对比试验,分析了训练样本数量对基于列文伯格-马夸尔特算法的切削力的神经网络预测精度的影响.用统计学平均幅值和均方差作为误差的评价指标,探讨了训练样本数量与预测精度的关系.研究结果表明:用40～50组样本训练网络,就可以实现特定切削用量范围内切削力的准确预测.

关键词：切削力、预测精度、人工神经网络、训练样本

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50175081,50475117

在线出版日期：2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：637-640