【摘 要】
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影响机械零件加工精度的因素很多，因此很难求解控制机械加工精度的公式，或者是求解的计算公式非常复杂。人工神经网络算法(ANN)的出现解决了很多单靠公式不能解决的问题，它通过由样本集的训练，学习样本集中的统计规律，将学习后的信息保存在权值中。当输入非样本集的模式时，训练理想的神经网络具有很强的非线性映射能力，而且不受输入量和输出量数目的限制。在具体的研究应用中，可以根据需要自由修改源程序。人工神经网络
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影响机械零件加工精度的因素很多，因此很难求解控制机械加工精度的公式，或者是求解的计算公式非常复杂。人工神经网络算法(ANN)的出现解决了很多单靠公式不能解决的问题，它通过由样本集的训练，学习样本集中的统计规律，将学习后的信息保存在权值中。当输入非样本集的模式时，训练理想的神经网络具有很强的非线性映射能力，而且不受输入量和输出量数目的限制。在具体的研究应用中，可以根据需要自由修改源程序。人工神经网络中的RBF网在各个领域中应用广泛，并且不断出现改进后的算法。本文采用了RBF作为研究工具，通过使用大量的
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