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基于支持向量机的铣削力预测
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吉林省自然科学基金项目(20140101086JC)


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    摘要:

    针对小样本、低泛化、过拟合和局部极小等问题,建立基于支持向量机(SVM)的铣削力预测模型,对铣削力进行预测,将其预测结果与试验值、BP神经网络预测值进行对比分析。结果表明:在训练样本较小情况下,得到的预测值与试验值吻合较好,且相对于BP神经网络预测模型的预测精度高。

    Abstract:

    Aimed at the problems of small sample,low generalization, overfitting and local minimum, a milling force prediction method was established based on Support Vector Machine (SVM). It was used to predict the milling force, and compared the predicted results with the test value and the BP neural network predictive value. The result shows under the circumstance of small training samples, the SVM predictive value gets a good agreement with the test value, and comparing with the BP Neural Network training, SVM gets higher prediction results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王占礼,席萍,李静,朱 丹.基于支持向量机的铣削力预测[J].机床与液压,2015,43(3):146-149.
.[J]. Machine Tool & Hydraulics,2015,43(3):146-149

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  • 在线发布日期: 2015-06-17
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