【摘 要】
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液压阀件系统是一个具有多几何要素影响的多系统特性复杂系统,建立液压阀件特性预测模型,以系统多几何要素作为输入,实现系统特性的预测,将对实际生产具有重要的意义。在深入
【机 构】
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大连理工大学精密与特种加工教育部国家重点实验室
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液压阀件系统是一个具有多几何要素影响的多系统特性复杂系统,建立液压阀件特性预测模型,以系统多几何要素作为输入,实现系统特性的预测,将对实际生产具有重要的意义。在深入分析反向传播（Back propagation,BP）神经网络与径向基函数（Radial basis function,RBF）神经网络的基础上,结合两类神经网络的特点,提出基于BP神经网络与RBF神经网络的混合神经网络预测模型。利用生产实际中实测的某具体液压阀件特性值及影响该特性的各几何要素值作为预测模型的数据来源,对所提出的混合神经网络进行
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