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自适应神经模糊推理系统改进算法在机械加工参数优化中的应用
引用本文:武星星,朱喜林,杨会肖.自适应神经模糊推理系统改进算法在机械加工参数优化中的应用[J].机械工程学报,2008,44(1):199-204.
作者姓名:武星星  朱喜林  杨会肖
作者单位:1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033;吉林大学机械科学与工程学院,长春,130025
2. 吉林大学机械科学与工程学院,长春,130025
摘    要:在分析目前常用反向传播算法改进方法优缺点的基础上,提出用共轭梯度法对自适应模糊神经推理系统进行改进的训练算法,在训练中用Fletcher-Reeves方法计算上次搜索方向对新搜索方向的影响因数,在混沌时间序列预测和复杂非线性函数逼近的应用实例证明,改进后的算法收敛次数减少,训练速度加快.结合MATLAB的模糊工具箱,详述了如何在已有标准算法基础上进行算法改进.目前计算机辅助工艺设计受诸多复杂非线性问题的困扰发展缓慢,利用自适应模糊神经推理系统的自学习、自适应和逻辑推理能力,将改进后的算法用于逼近误差复映系数与工艺系统刚度、进给量等因素之间的非线性关系,实现机械加工参数的优化,提高工艺系统的自适应能力和工作效率,试验验证了此方法的可行性.

关 键 词:自适应模糊神经推理系统  模糊逻辑  反向传播算法  误差复映  参数优化  机械加工
修稿时间:2007年1月17日

Application of Improved ANFIS in Optimization of Machining Parameters
WU Xingxing,ZHU Xilin,YANG Huixiao.Application of Improved ANFIS in Optimization of Machining Parameters[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2008,44(1):199-204.
Authors:WU Xingxing  ZHU Xilin  YANG Huixiao
Abstract:
Keywords:Adaptive network-based fuzzy inference system(ANFIS) Fuzzy logic Back propagation Error reflection Parameters optimization Machining
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