《表4 五种神经网络模型的测试结果》

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《改进dynFWA优化BP神经网络在加工中心主轴故障诊断中的应用》

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由表3可知，BPNN的迭代次数最高，但在模型复杂度一般的情况下，能达到一般的训练误差即模型精度一般。GA-BPNN的模型复杂度最大，而且得到了最大的训练误差即模型精度较差。PSO-BPNN相对于BPNN来说，模型复杂度大，训练误差减少的并不明显。dynFWA-BPNN的模型复杂度和训练误差一般。改进dynFWA-BPNN的模型复杂度和训练误差是五种神经网络模型中最小的即模型精度较好。用以上五种神经网络模型对测试样本进行分类识别，为了避免一般性，测试次数为50次，测试结果如表4所示。