【摘 要】
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在分析和比较目前常用的预测方法基础上,提出一种基于最小二乘支持矢量机的成形磨削表面粗糙度预测方法。一方面,该方法能较好地解决小样本学习问题,避免人工神经网络等智能
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院,合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
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在分析和比较目前常用的预测方法基础上,提出一种基于最小二乘支持矢量机的成形磨削表面粗糙度预测方法。一方面,该方法能较好地解决小样本学习问题,避免人工神经网络等智能方法在对粗糙度进行预测时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点;另一方面,用等式约束代替传统支持矢量机的不等式约束,减小了模型的复杂度,加快了求解速度。试验表明,该模型具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,适合对磨削表面粗糙度的预测。在成功建立预测模型的基础上,还提出磨削参数优化设计的可行性方案,建立表面粗糙度与磨削用量之间的关系图,对于优化设计
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