人工神经网络与刀具磨损监测

介绍了人工神经网络的基本概念及在刀具磨损监测中的应用，例举了两种典型网络（ＢＰ网络、ＳＯＭ网络）的结构与学习算法。研究表明，应用前馈神经网络构造的刀具磨损状态二分类器、三分类器及磨损估计网络，检验效果很好。文中提出的ＳＯＭ网络在磨损估计方面具有学习快、精度高的优点，有实际应用价值。     

刀具磨损的人工神经网络方法及其仿真技术

本文提出一种对刀具磨损量进行辨识的人工神经网络方法，采用了灰色模型进行特征选择，研究了隐层不同节点数的选择对网络训练的影响，并通过仿真研究了该网络的稳定性。     

刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。