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摘要:本发明一种基于贝叶斯优化和扩张卷积的主轴热误差预测建模方法,具体包括如下步骤:a、利用热像仪获得主轴热图像;b、对获得的主轴热图像进行预处理,创建数据集;c、将处理好的数据集输入到扩张卷积神经网络中进行训练;d、采用基于高斯过程的贝叶斯优化有效探索整个超参数空间,确定扩张卷积神经网络的最佳超参数组合,建立主轴热误差预测模型;优点在于利用能获得更大感受野的扩张卷积神经网络提取主轴热图像温度特征,采用基于高斯过程的贝叶斯算法对扩张卷积神经网络的超参数进行优化,提高了构建的主轴热误差预测模型的预测精度和鲁棒性,能够实现主轴热误差的精准预测。
主权项:1.一种基于贝叶斯优化和扩张卷积的主轴热误差预测建模方法,其特征在于,具体包括如下步骤:a、利用热像仪获得主轴热图像;b、对获得的主轴热图像进行预处理,创建数据集;c、将数据集输入到扩张卷积神经网络中进行训练;d、采用基于高斯过程的贝叶斯优化探索整个超参数空间,确定扩张卷积神经网络的最佳超参数组合,建立主轴热误差预测模型。
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百度查询: 宁波大学 基于贝叶斯优化和扩张卷积的主轴热误差预测建模方法
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