استخدام الانحدار الخطي المتعدد والشبكات العصبية للتنبؤ بخضونة الأسطح في عمليات الخراطة
- 1. المتعدد الخطي االنحدار استخدام للت االصطناعية العصبية والشبكاتنبؤ الخراطة عمليات في األسطح بخشونة المعدنية والصناعات المعادن لسباكة األول الليبي المؤتمر( .طرابلس-ليبيا) 12،13/09/2017
- 5. Multi Regression Artificial Neural Network Genetic Algorithm Other … Tabu Search
- 6. Y = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏X1 + 𝜷 𝟐X2 + …….. + 𝜷 𝒌Xk
- 15. PROGRAM 0004 ; G21 ; G0 S450 ; G0 G97 G99 X200 Z30 T0101 SV M3 ; G0 X200 Z30 T0101 M8 ; G0 X37 Z2 ; G1 Xd Z1.5 FF; Z-50 ; X40 ; G0 X200 Z30 T0101 M9 ; M30 ; %
- 19. Y = 9.678248 + (-0.01222* X1) + (19.72055* X2) + (-0.33919* X3) Y = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏X1 + 𝜷 𝟐X2 + 𝜷 𝟑X3
- 20. مEpochsInitial weightLearning ratexperimentalE 110000.30.312% 210000.30.512% 310000.30.712% 410000.50.311% 510000.50.512% 610000.50.712% 710000.70.312% 810000.70.511% 910000.70.711% 1030000.30.38% 1130000.30.57% 1230000.30.77% 1330000.50.36% 1430000.50.55% 1530000.50.76% 1630000.70.35% 1730000.70.57% 1830000.70.77% 19100000.30.33% 20100000.30.52% 21100000.30.73% 22100000.50.32% 23100000.50.54% 24100000.50.73% 25100000.70.33% 26100000.70.51% 27100000.70.72% EpochInitial WeightLearning Rate 10000.30.3 30000.50.5 100000.70.7