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应用模糊神经网络的学习性能，以一台数控机床的主轴径向热误差数据进行机床热误差建模和预报，并与常用的反向传播（BP）神经网络模型建模进行对比．结果表明，模糊神经网络模型对机床系统的热特性具有更强的学习能力，能对机床误差作出更为精确的预报，进一步提高了误差补偿的效果．
模糊神经网络理论在数控机床热误差补偿建模中的应用
【摘 要】
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应用模糊神经网络的学习性能，以一台数控机床的主轴径向热误差数据进行机床热误差建模和预报，并与常用的反向传播（BP）神经网络模型建模进行对比．结果表明，模糊神经网络模型对机床系
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2009年12期
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