Performance of Bayesian Regularization Neural- Network in Prediction of Surface Roughness
Publish Year: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,577
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICME07_170
تاریخ نمایه سازی: 6 آذر 1388
Abstract:
Surface roughness is one of the essential quality characteristics that must be precisely controlled. Artificial neural network modeling is a method of surface roughness prediction. In this study, two different networks are used for surface roughness prediction in turning processes. Experimental data for turning of 6061- T6511 Aluminum alloy, obtained from literature were employed to train the ANN models. These ANNs were trained by Levenberg – Marquardt and Bayesian regularization algorithms. Results show that the Bayesian regularization network has better prediction accuracy in comparison with Levenberg-Marquardt algorithm. A comparison of ANN model with regression model was also carried out.
Authors
R Madoliat
Assistant professor, Iran University of Science and Technology
F jafarvand
MSc Student of Manufacturing engineering
R Raei
MSc Student of Manufacturing engineering
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :