[发明专利]一种基于遗传算法优化的GRNN电主轴热误差建模方法在审
| 申请号： | 202110436517.5 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113138555A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 戴野;李洋;尹相茗;陶学士 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化的GRNN电主轴热误差建模方法，通过建立四层广义回归神经网络(GRNN)结构，利用遗传算法全局搜索广义回归神经网络光滑因子σ，简单准确的找到全局最小值；采用随机初始化种群的方式，初始化广义回归神经网络光滑因子σ，构造遗传算法(GA)的适应度函数并计算个体适应度，对种群执行自然操作，对个体进行选择、交叉、遗传；搭建GRNN框架，对样本进行训练，使种群进化逐渐达到训练精度，最后采用不同转速的实验数据验证遗传算法优化的广义回归神经网络(GA‑GRNN)的泛化性；本发明利用遗传算法对广义回归神经网络光滑因子σ进行全局最优搜索，提高了GRNN的预测精度和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 优化 grnn 主轴 误差 建模 方法 | ||
【主权项】：
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