基于粒子群算法的支持向量回归机优化算法在铣刀磨损量建模中的应用
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
1.02 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
为了准确预测铣刀在加工过程中的磨损量,提出一种基于粒子群算法的支持向量回归机的优化算法用于对铣刀磨损量的建模与预测。通过粒子群算法,优化输入不同维度的特征向量的支持向量回归机的建模,得到特征向量维度的最优解和对应的支持向量回归机训练参数,建立了铣刀磨损量的预测模型。通过随机选取的真实样本,验证了该模型的准确性。相关论文
- 2021-02-07基于ES-MLSTM的液压机故障诊断系统设计
- 2021-05-022000 t大型液压机泵站节能降噪改造
- 2021-03-04基于机器视觉的活塞杆表面微裂纹查数系统设计
- 2020-07-24基于机器视觉的工件自动分拣系统的研究
- 2021-02-16卷积神经网络算法在工件抓取中的应用
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。