基于神经网络的坐标测量机几何误差模型研究

来源 :西安理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lm198505050056

【摘要】

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分析了坐标测量机几何误差的几种常用模型,提出了基于神经网络的单项几何误差模型.由于坐标测量机几何误差变化规律复杂,采用一般的BP神经网络模型算法,速度慢且难以收敛.利

【作者】

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刘君郭俊杰晏克俊

【机构】

：

西安理工大学

【出处】

：

西安理工大学学报

【发表日期】

：

2004年2期

【关键词】

：

坐标测量机几何误差神经网络 CMMs geometry error neural network

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分析了坐标测量机几何误差的几种常用模型,提出了基于神经网络的单项几何误差模型.由于坐标测量机几何误差变化规律复杂,采用一般的BP神经网络模型算法,速度慢且难以收敛.利用牛顿变形算法训练网络,加快了网络收敛速度,效果显著.通过与线性插值、多项式拟合法和神经网络逼近法的比较,可以明显看出用该神经网络算法的优越性.

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