1、影響機(jī)械零件加工精度的因素很多，因此很難求解控制機(jī)械加工精度的公式，或者是求解的計(jì)算公式非常復(fù)雜。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)的出現(xiàn)解決了很多單靠公式不能解決的問題，它通過由樣本集的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)樣本集中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，將學(xué)習(xí)后的信息保存在權(quán)值中。當(dāng)輸入非樣本集的模式時(shí)，訓(xùn)練理想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，而且不受輸入量和輸出量數(shù)目的限制。在具體的研究應(yīng)用中，可以根據(jù)需要自由修改源程序。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的 RBF 網(wǎng)在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛，并

2、且不斷出現(xiàn)改進(jìn)后的算法。本文采用了RBF 作為研究工具，通過使用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對 RBF 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，分析了影響機(jī)械加工精度的因素以及使用 RBF 解決控制機(jī)械加工精度問題的可行性。 主要完成的研究內(nèi)容如下： 1．RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定本文通過大量的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證以及總結(jié)了如何確定 RBF 網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，具體為隱層的確定，隱層神經(jīng)元數(shù)目的確定。 2．各種因素對加工精度的影響通過