【摘 要】
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针对基于多输入多输出（MIMO）反向传播（BP）神经网络的热误差建模方法过度依赖于训练样本、通用性与收敛性较差的问题，利用灰色聚类分组与相关分析法对温度变量进行分组并提取热敏感
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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针对基于多输入多输出（MIMO）反向传播（BP）神经网络的热误差建模方法过度依赖于训练样本、通用性与收敛性较差的问题，利用灰色聚类分组与相关分析法对温度变量进行分组并提取热敏感点，利用遗传算法（GA）将预测输出与期望输出的误差绝对值和的倒数作为判断隐含层节点数的准则，对MIMO-BP网络的拓扑结构进行优化，设定输出层残差误差限，实现了网络阈值与权值的有效优化。建立了基于MIMOM—BP与GA—BP的主轴轴向热伸长与径向热倾角的热误差模型。以精密坐标镗床主轴为研究对象，采用五点法对热误差进行测量，验证了测量
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