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摘要
遗传算法作为一种高效,并行的全局搜索优化方法,非常适合用于BP神经网络学习率的优化。文中通过基于遗传算法和BP神经网络提出了遗传-BP神经网络。以实验1、实验2、实验5、实验6、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据构建用于高速铣削工件表面粗糙度建模的训练样本对,并用回归的高速铣削工件表面粗糙度预测模型对实验3和实验7状态中的高速铣削工件表面粗糙度进行预测。通过比较表面粗糙度预测结果和实际结果,发现遗传-BP神经网络在高速铣削工件表面粗糙度进行建模方面是一种十分有效的方法。
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