神经网络补偿机床热变形误差的机器学习技术
LEARNING APPROACH TO COMPENSATE MACHINE TOOLS THERMAL DEFORMATION BASED ON NEURAL NETWORK作者机构：北京机械工业学院机械系北京100085 比利时鲁文大学
出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)
年 卷 期：2000年第36卷第1期
页 面：92-95,105页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 080503[工学-材料加工工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：研究了以神经网络（ＮＮ）为模型的软件补偿不同机床热误差。提出知识获取是神经网络建模的关键环节。两种数控机床被用来研究分析热变形，通过测量实验获取学习数据，特别是温度测量和传感器数目的选取。介绍了机器学习技术和学习数据组织方法，包括归纳学习和推理学习。给出了预报补偿的结果和精度评价。
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