10.3969/j.issn.2095-2783.2012.07.016
基于 RBF 神经网络的三坐标测量机动态测量误差预测
三坐标测量机作X单轴运动,测得Y轴4个不同位置的实时动态测量误差,可将径向基函数(RBF)神经网络用于动态测量误差的建模和预测.将其中一个位置采集到的误差序列的前100个值用于RBF神经网络的训练得到模型,后50个值用于预测结果,并用该模型对其他3个位置的后50个测量结果进行预测.仿真结果表明,RBF神经网络对单轴运动的动态测量误差具有较好的预测精度,RBF神经网络可应用于三坐标测量机动态测量误差预测
精密仪器及机械、坐标测量机、径向基函数神经网络、测量误差、误差预测
TP183(自动化基础理论)
2012-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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