机械工程中的神经网络方法

前馈网络（静态）：信息处理的方向是输入层到输出层逐层前向传递，某一层的输出是下一层的输入，不存在反馈环路。（感知器、BP误差反向传播、RBF径向基、线性神经网络、som自组织竞争神经网络、LVQ学习向

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神经网络:用Python语言从零开始实现的卷积神经网络,LSTM神经网络和神经网络

针对机械加工中常见的误差复映现象,采用RBF神经网络开发了减小误差复映、提高加工精度的方法。通过使用大量实验数据对RBF网络进行训练,并对训练后的网络进行了仿真测试。结果表明,此网络具有较快的学习收敛

本课程涉及到MATLAB基础知识以及在工程实践中的应用,是一门综合性课程。将计算机编程技术与 工程实践结合,培养运用现代化的技术工具来分析和设计工程项目的能力,提高综合运用多种学科知识的实践能力。

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机械工程材料性能手册，虽然老点，但是还是可以用用的，希望能帮助到大家；