| 加工过程的复合递归神经网络建模 |
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| 引用本文： | 赖兴余,鄢春艳,叶邦彦,李伟光.加工过程的复合递归神经网络建模[J].机械设计与制造,2008(2):105-107. |
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| 作者姓名： | 赖兴余 鄢春艳 叶邦彦 李伟光 |
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| 作者单位： | 1. 广东省科技干部学院机电工程系,广州,510640
2. 华南理工大学机械工程学院,广州,510640 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金
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珠海市科技计划项目 |
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| 摘 要： | 针对BP神经网络的缺陷,在对角递归网络结构的基础上,提出了一种复合递归神经网络.BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用了均方误差准则,为克服BP算法的不足,采用了一种广义熵方误差准则.把基于广义熵方误差准则的复合递归神经网络应用于加工过程的建模.仿真试验结果表明,复合递归神经网络建模具有比BP神经网络更快的收敛速度和更好的逼近效果.
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| 关 键 词： | 加工过程 复合递归神经网络 建模 加工过程 递归神经网络 网络建模 recurrent neural network hybrid based process machining 逼近效果 算法收敛速度 模具 结果 仿真试验 网络应用 均方误差准则 广义熵 极小点 局部 网络结构 对角递归 |
| 文章编号： | 1001-3997(2008)02-0105-03 |
| 修稿时间： | 2007年2月28日 |
Modeling of machining process based on hybrid recurrent neural network |
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| LAI Xing-yu,YAN Chun-yan,YE Bang-yan,LI Wei-guang.Modeling of machining process based on hybrid recurrent neural network[J].Machinery Design & Manufacture,2008(2):105-107. |
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| Authors: | LAI Xing-yu YAN Chun-yan YE Bang-yan LI Wei-guang |
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