一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法，基于历史工艺数据，按照以下步骤进行切削力的预测，确定基于SVM算法切削力预测模型的输入、输出；进行SVM参数模型训练；使用改进PSO算法优化SVM算法参数。本发明将改进PSO算法和SVM算法同时引入切削力预测中,采用SVM模型挖掘切削力参数和相关影响参数的非线性回归关系，建立切削力的预测模型。并且通过改进PSO算法来优化模型参数，提升搜索精度,加快收敛,提高了程序的准确性，进一步提高切削力预测模型的预测性能。对实现切削力的精准预测，提高工件加工质量、建设智能化车间具有重要意义。

基本信息

专利标题：

一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114492198A

申请号：

CN202210138338.8

公开（公告）日：

2022-05-13

申请日：

2022-02-15

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

阎春平黄一躬周超倪恒欣

申请人：

重庆大学

申请人地址：

重庆市沙坪坝区沙正街174号

代理机构：

重庆博凯知识产权代理有限公司

代理人：

孙根

优先权：

CN202210138338.8

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/00 G06N20/10 G06F119/14

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-31 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220215

2022-05-13 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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