刀具磨损的人工神经网络方法及其仿真技术

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本文提出一种对刀具磨损量进行辨识的人工神经网络方法,采用了灰色模型进行特征选择,研究了隐层不同节点数的选择对网络训练的影响,并通过仿真研究了该网络的稳定性。 In this paper, an artificial neural network method for identifying the amount of tool wear is proposed. The gray model is used to select features. The influence of the number of hidden nodes on the network training is studied. The stability of the network is also studied by simulation.
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