基于样本聚类模糊神经网络的刀具磨损状态实时识别

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利用一种根据 K- means方法对样本聚类后建立的改进型模糊神经网络 (MTFNN)模型,对刀具后刀面磨损量进行在线工况实时识别。仿真结果表明该工况辨识模型精度高,收敛速度快,实用性较强,适宜于复杂的、非线性加工系统建模。
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