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基于粒子群优化算法的神经网络钻削参数优化
基于粒子群优化算法的神经网络钻削参数优化
来源 :科技信息(科学教研) | 被引量 : 0次 | 上传用户:yufengjin
【摘 要】
:
神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系,但其常规训练算法为BP或其它梯度算法,导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络,并应用到钻削加工
【作 者】
:
王力维
【机 构】
:
哈尔滨师范大学计算机系
【出 处】
:
科技信息(科学教研)
【发表日期】
:
2007年25期
【关键词】
:
粒子群优化算法
神经网络
参数优化
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神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系,但其常规训练算法为BP或其它梯度算法,导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络,并应用到钻削加工参数优化中,试验表明粒子群优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也得到了较大的提高。
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