【摘 要】
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提出一种基于Kohonen神经网络的温度测点辨识优化算法,用机床进给系统上不同位置处的温度测点变化值及定位误差作为输入样本来训练神经网络.利用该网络的自组织竞争将胜出的
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提出一种基于Kohonen神经网络的温度测点辨识优化算法,用机床进给系统上不同位置处的温度测点变化值及定位误差作为输入样本来训练神经网络.利用该网络的自组织竞争将胜出的结果输出到相应的分类模式中,根据各类分类模式中温度变量与热误差之间的相关系数,确定出机床热关键点.通过多元线性回归理论建立了热误差模型,与基于变量分组优化方法的热误差模型比较发现,该方法具有更好的可行性和有效性.
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