[发明专利]基于BP神经网络的NURBS曲线自适应插补方法在审
| 申请号： | 202011472167.X | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112631205A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 盖荣丽;仓艳 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G05B19/408 | 分类号： | G05B19/408;G05B19/41;G05B19/416 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 毕进 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于BP神经网络的NURBS曲线自适应插补方法，包括：确定对BP神经网络数控插补模型进行训练的样本集；获取隐藏层节点的数量并计算各节点输入、输出加权和；计算输出层节点的输入、输出加权和；重新获取输出层的输出结果；根据输出层的输出误差，得到隐藏层的输出误差；根据输出层和隐藏层的误差结果对连接权值、临界值进行更新重置，直到连接权值、临界值小于误差结果；重复上述步骤，输入样本数据集中的样本对BP神经网络进行训练，完成多次迭代直到输出的结果符合期望值。该方法通过建立神经网络数控插补模型，优化插补参数的计算过程；以弓高误差为约束条件，对加工速度进行有效规划。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 nurbs 曲线 自适应 方法 | ||
【主权项】：
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