基于優化的組合協方差高斯過程的表面粗糙度預測
作者：吳智強; 魯娟; 張振坤; 廖小平; 馬俊燕; 陳楷 廣西大學; 北部灣大學
摘要：加工過程中產生的表面質量(如粗糙度)的數據序列包含多種特征,為能捕捉更多的數據特征,提高表面粗糙度的預測精度,提出采用組合協方差的高斯過程回歸(CGPR)模型預測表面粗糙度,來捕捉數據特征中的線性特征和非線性特征;為獲得CGPR模型的最佳超參數組合,采用人工蜂群(ABC)優化算法對超參數尋優,形成人工蜂群—組合協方差的高斯過程回歸(ABC-CGPR)模型。通過45鋼的車削試驗,基于不同切削用量和刀具結構,建立了各類不同組合協方差的ABC-CGPR預測模型和單一協方差的ABC-GPR預測模型,并對比其預測性能,結果展示CGPR預測模型相比單一的GPR預測模型具有更高的預測精度,其中線性協方差函數與Matern協方差函數組合的預測精度最高,為實際加工中選取滿意的預測模型提供了有效的指導。
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工具技術雜志
工具技術雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：專題綜述、試驗與研究、設計與工藝、測試與儀器等。于1964年經新聞總署批準的正規刊物。
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