[发明专利]一种基于迁移学习的切削力神经网络预测模型训练方法在审
| 申请号： | 202011581691.0 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112699550A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 邹斌;王俊成;丁宏建;黄传真;姚鹏 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 250061 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于迁移学习的切削力神经网络预测模型训练方法，该方法使用了仿真和切削实验的切削力数据，先使用仿真样本建立神经网络模型，将训练好的模型参数保存，使用切削实验样本训练神经网络模型时，先加载仿真样本训练好的模型参数，并将网络隐藏层的前半部分的参数固定，即在训练过程中该部分的参数不会发生任何改变，对隐藏层的后半部分进行微调。同时，计算仿真和切削实验样本之间的最大均值差异，将其加入网络的损失函数中，共同构成网络的优化目标。本发明能够有效的提高神经网络的预测精度，减少对切削实验样本数量的需求，效果显著。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 切削力 神经网络 预测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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