发明专利已授权

一种基于BP神经网络的校直行程预测方法

📄 申请号：CN201911157936.4 📄 发布日：2026/07/03

著录项目信息

申请日

2019-11-22

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_006

IPC 分类号

G06N3_006 , G06N3_06 , G06N3_084 , G06Q10_04 ,

技术画像

所属领域

BP神经网络人工智能算法自动控制系统机械加工设备神经网络 BP神经网络

应用场景

工业自动化, 智能制造, 机械加工, 校直设备

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摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的校直行程预测方法，用于在轴杆类零部件校直前进行校直行程的预测，所述基于BP神经网络的校直行程预测方法，包括：利用所采集的校直参数构建训练样本和测试样本；构建BP神经网络，初始化BP神经网络的权值和阈值；结合训练样本，利用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值和阈值，得到最优的权值和阈值；将最优的权值和阈值写入BP神经网络，建立优化后的校直行程预测模型，向所述校直行程预测模型中输入测试样本，输出校直行程预测结果。本发明校直预测结果的准确性高，可有效提高校直效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230407

✅ 授权

20200515

?? 实质审查的生效：

20200421

📄 公开

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