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神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系，但其常规训练算法为BP或其它梯度算法，导致训练时间较长且易陷入局部极小点，本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络，并应用到钻削加工参数优化中，试验表明粒子群优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快，而且其预报精度也得到了较大的提高。
基于粒子群优化算法的神经网络钻削参数优化
【摘 要】
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神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系，但其常规训练算法为BP或其它梯度算法，导致训练时间较长且易陷入局部极小点，本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络，并应用到钻削加工
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机系
【出 处】
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科技信息(科学教研)
【发表日期】
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2007年25期
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