【摘 要】
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探讨用神经网络（ＮＮ）模型描述内圆磨削过程，介绍了ＮＮ模型的特点，针对ＢＰ算法，提出了一改进算法．利用内圆磨削轴承内圈内孔的实例，设计了一个三层ＮＮ模型，并针对内孔尺寸某一数据集，在计算机上进行
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探讨用神经网络（ＮＮ）模型描述内圆磨削过程，介绍了ＮＮ模型的特点，针对ＢＰ算法，提出了一改进算法．利用内圆磨削轴承内圈内孔的实例，设计了一个三层ＮＮ模型，并针对内孔尺寸某一数据集，在计算机上进行了ＮＮ仿真建模．结果表明：ＮＮ模型适于描述内圆磨削过程，且合理选择输入节点及隐节点将加速网络的收敛．
The neural network (NN) model was used to describe the internal grinding process. The characteristics of the NN model were introduced. Aiming at the BP algorithm, an improved algorithm was proposed. A three-layer NN model was designed by using the example of inner-round grinding the inner bore of bearing, and a NN simulation model was built on the computer for a dataset of bore size. The results show that the NN model is suitable for describing the internal grinding process, and the reasonable choice of input nodes and hidden nodes will speed up the convergence of the network.
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