基于最大熵准则的加工过程神经网络建模  

Neural Network Modeling Based on Maximum-entropy for Machining Process

作　　者：姚小群[1] 姚锡凡[2] 王卫平[1] 陈统坚[2] 

机构地区：[1]东莞理工学院机电工程系,广东523106 [2]华南理工大学机械工程学院

出　　处：《机械制造》2005年第12期40-42,共3页Machinery

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:50175029;50305005);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(编号:[2002247)

摘　　要：传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的是均方误差准则。为了改进BP算法的不足,提出基于最大熵准则的BP算法,并应用于加工过程的神经网络建模。仿真表明:基于最大熵准则的BP神经网络建模,其辨识精度优于一般BP算法神经网络建模。

关 键 词：最大熵 神经网络 系统辨识 加工过程 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]