经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法

成果基本信息
关键词：
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	论文	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	技术水平：	未评价
评价证书号：	评价单位：
评价日期：	评价证书号：

转化情况
转让范围：	产权转让	推广形式：	产权转让
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	玉女士	联系人（平台）电话：	0771-5885053
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成果简介
本发明公开了一种经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法，通过建立BP神经网络的结构，利用训练样本对BP神经网络各层的初始权值和阈值进行全局寻优，在满足了设定的误差目标之后，利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优，在将遗传算法寻找的最优权值阈值代入BP神经网络中进行样本训练，基于误差梯度下降原理在极值点附近进行快速搜索，直到训练结束得到热误差预测模型；最后对获得的热误差预测模型进行鲁棒性测试，本发明利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优，克服BP神经网络的自身特点，提高其训练时收敛的快速性、精确性和鲁棒性。

成果名称：		关键词：
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	论文
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	其他	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：		学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	其他
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	产权转让
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	产权转让	成果登记号：
成果简介：	本发明公开了一种经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法，通过建立BP神经网络的结构，利用训练样本对BP神经网络各层的初始权值和阈值进行全局寻优，在满足了设定的误差目标之后，利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优，在将遗传算法寻找的最优权值阈值代入BP神经网络中进行样本训练，基于误差梯度下降原理在极值点附近进行快速搜索，直到训练结束得到热误差预测模型；最后对获得的热误差预测模型进行鲁棒性测试，本发明利用遗传算法对BP神经网络结构的初始权值和阈值进行全局寻优，克服BP神经网络的自身特点，提高其训练时收敛的快速性、精确性和鲁棒性。
联系人：		成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

经遗传算法优化的BP神经网络重型机床热误差建模方法

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