【摘 要】
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阐述了导管数控弯曲成形过程的要素,分析主要工艺参数对导管弯曲成形质量的影响,并建立预测工艺参数的BP（Back Propagation）人工神经网络模型。选取实验数据作为样本,采用LM（Lev
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阐述了导管数控弯曲成形过程的要素,分析主要工艺参数对导管弯曲成形质量的影响,并建立预测工艺参数的BP（Back Propagation）人工神经网络模型。选取实验数据作为样本,采用LM（Levenberg_Marquardt）贝叶斯正则化算法对该模型进行训练,确定模型的主要参数。通过实例预测并与实验数据进行比较,验证该方法的有效性。与其他BP训练算法进行比较,结果表明,该算法收敛速度快、预测精度高、稳定性好。
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