圆度误差的神经网络评定及测量不确定度研究附Matlab代码

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🔥内容介绍

为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法.通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能得到最优解.采用传统的测量不确定度表示指南方法和蒙特卡洛方法计算得到圆度误差的不确定度,通过实例验证蒙特卡洛法的可靠性和准确性.该方法不需要求出数学模型中的传递系数,利用MATLAB操作简单,为圆度误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法.

⛳️ 运行结果

========== 圆度误差对比表 ==========

参数最小二乘法改进遗传算法[14] BP神经网络

A - - -0.06807

B - - -0.15341

C - - 196.29965

圆度误差 0.014189 0.0091 0.337929

====================================

========== 测量不确定度对比表 ==========

方法 BP神经网络最小二乘法

GUM法 0.003232 0.002182

蒙特卡洛法 0.003238 -

======================================

========== 关键结果汇总 ==========

神经网络拟合圆心: (0.034036, 0.076704) mm

神经网络拟合半径: 14.010949 mm

神经网络圆度误差: 0.337929 mm

最小二乘法圆心: (-0.034035, -0.076704) mm

最小二乘法半径: 14.010949 mm

最小二乘法圆度误差: 0.014189 mm

单点不确定度 u0: 0.001323 mm

GUM法合成不确定度(神经网络): 0.003232 mm

GUM法合成不确定度(最小二乘): 0.002182 mm

蒙特卡洛法不确定度: 0.003238 mm

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]张珂,张玮,阎卫增,等.圆度误差的神经网络评定及测量不确定度研究[J].机械科学与技术, 2019, 38(3):5.DOI:10.13433/j.cnki.1003-8728.20180324.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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