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基于BP神经网络模型对用电极(铜Cu)一材料(模具钢NAK80)电火花加工系统的一组参数进行了优化。计算结果表明，减少输入层神经元的数量可以加快收敛速度，但计算精度将受到影响。若保持隐层结构，仅由不同训练函数的学习结果改变权系数(映射)实现网络结构优化，则可能较好地预言加工效果。
基于BP神经元网络优化电火花加工参数
【摘 要】
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基于BP神经网络模型对用电极(铜Cu)一材料(模具钢NAK80)电火花加工系统的一组参数进行了优化。计算结果表明，减少输入层神经元的数量可以加快收敛速度，但计算精度将受到影响。
【机 构】
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四川大学高温高压物理所,四川成都610065
【出 处】
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中国超硬材料发展论坛暨第2届中国金刚石相关材料及应用学术研讨会
【发表日期】
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2008年6期
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