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将径向基（RBF）神经网络应用到工程陶瓷缓进给大切深磨削领域,建立了磨削功率随砂轮速度、工作速度、磨削深度变化的预测模型。研究结果表明：预测值与实际值最大误差为5.30%,平均相对误差为3.2%,因此,径向基神经网络能准确地预测磨削功率的变化趋势。
基于径向基神经网络对磨削功率预测的研究
【摘 要】
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将径向基（RBF）神经网络应用到工程陶瓷缓进给大切深磨削领域,建立了磨削功率随砂轮速度、工作速度、磨削深度变化的预测模型。研究结果表明：预测值与实际值最大误差为5.30%,平均
【机 构】
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华侨大学制造工程研究院
【出 处】
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超硬材料工程
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（51235004,51575198）, 华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目（1400203002）
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