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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：一种北方苍鹰算法优化KELM神经网络的电主轴热误差建模方法，属于高速电主轴热误差分析领域。所述方法为：采集高速电主轴不同转速下的温度和热误差数据，并将采集的数据划分为模型的训练集和测试集；利用谱系聚类分析和灰色关联度分析对温度测点进行优化，构造模型的输入和输出；初始化KELM神经网络模型参数和NGO算法参数；利用NGO算法通过迭代更新优化KELM神经网络的超参数选择，建立NGO‑KELM神经网络电主轴热误差预测模型。本发明引入了北方苍鹰优化算法，可以将核参数映射到待优化参数空间，然后使用北方苍鹰优化算法来搜索最优的核参数组合。通过这种方式，可以提高核极限学习机算法的性能，并获得更好的分类和回归结果。
主权项：1.一种基于北方苍鹰算法优化KELM神经网络电主轴热误差建模方法，其特征在于：所述方法为：步骤一：采集高速电主轴不同转速下的温度和热误差数据，并将采集的数据划分为模型的训练集和测试集；步骤二：利用谱系聚类分析和灰色关联度分析对温度测点进行优化，构造模型的输入和输出；步骤三：初始化KELM神经网络模型参数和NGO算法参数；步骤四：利用NGO算法通过迭代更新优化KELM神经网络的超参数选择，建立NGO-KELM神经网络电主轴热误差预测模型；步骤五：利用优化得到的NGO-KELM神经网络预测模型对高速电主轴热误差进行预测和验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种北方苍鹰算法优化KELM神经网络电主轴热误差建模方法
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