切削表面粗糙度的人工神经网络预测

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以易切削黄铜的加工表面粗糙度与各种加工参数的关系为对象,将L9(34)型正交切削试验数据作为训练学习样本,同时以与正交试验参数有关的6个样本作为预测样本,用BP神经网络对其进行了预测.结果表明: 经设计的BP神经网络训练1183次,其最大误差不超过5%;人工神经网络与正交试验相结合,能大大节省预测时间和费用,效果很好.
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