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申请/专利权人：中科航迈数控软件(深圳)有限公司
摘要：本申请公开了一种基于概率分布的非稳态跟随误差预测模型训练方法、装置及数控机床，该方法包括获取非稳态跟随误差训练集，非稳态跟随误差训练集由多个第一时间步的非稳态跟随误差样本组成；将样本特征输入到LSTM神经网络的LSTM模块，得到各第一时间步的隐藏状态；将隐藏状态输入到LSTM神经网络的概率分布预测模块，得到各第一时间步的概率分布参数；根据概率分布参数、样本标签，以及概率分布损失函数，通过最小化概率分布损失函数的方式，对LSTM神经网络进行迭代优化，以训练得到非稳态跟随误差预测模型。本申请能够在不确定性和非线性因素普遍存在的情况下，提供既准确又可靠的非稳态跟随误差预测结果。
主权项：1.一种基于概率分布的非稳态跟随误差预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先准备好的非稳态跟随误差训练集，所述非稳态跟随误差训练集由多个第一时间步的非稳态跟随误差样本组成，其中，非稳态跟随误差样本的样本特征至少包括进给速度、进给位置、指令速度和指令位置，非稳态跟随误差样本的样本标签为非稳态跟随误差；将各所述第一时间步的非稳态跟随误差样本的样本特征，输入到LSTM神经网络的LSTM模块，得到所述LSTM模块生成的各所述第一时间步的隐藏状态，其中，所述LSTM模块包括至少一层LSTM层；将各所述第一时间步的隐藏状态输入到所述LSTM神经网络的概率分布预测模块，得到所述概率分布预测模块生成的各所述第一时间步的非稳态跟随误差概率分布参数；根据各所述第一时间步的非稳态跟随误差概率分布参数、各所述第一时间步的非稳态跟随误差样本的样本标签，以及预设的概率分布损失函数，通过最小化所述概率分布损失函数的方式，对所述LSTM神经网络进行迭代优化，以训练得到非稳态跟随误差预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科航迈数控软件(深圳)有限公司 基于概率分布的非稳态跟随误差预测模型训练方法和装置
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