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利用BP神经网络建立吹瓶机锁模机构的运行参数的优化模型，通过BP神经网络模型结构的确定、BP神经网络模型的训练和BP神经网络模型的验证，预测出最优参数组合下锁模机构运行过程中的振动量，与现场实际测试结果进行对比，得到锁模机构的最优运行参数，节约资源，降低生产成本，指导实际生产。
基于BP神经网络的锁模机构运行振动量的预测
【摘 要】
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利用BP神经网络建立吹瓶机锁模机构的运行参数的优化模型，通过BP神经网络模型结构的确定、BP神经网络模型的训练和BP神经网络模型的验证，预测出最优参数组合下锁模机构运行过程
【机 构】
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广州大学机械与电气工程学院
【出 处】
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机电工程技术
【发表日期】
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2016年1期
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