【摘 要】
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为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mec
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775074),重庆市重点产业共性关键技术创新重点研发项目(cstc2017zdcy zdyfX0066、cstc2017zdcy zdyfX0073),重庆市技术创新与应用示范重点项目(cstc2018jszx cyzdX0144),重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0352),重庆市研究生科研创新项目(CYS19316)。
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为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism,AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进
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