《表3 5种神经网络模型的平均训练误差》

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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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综上所述，五种神经网络模型在训练中，改进dynFWA-BPNN表现出优异的训练特性。为了让结果更加有信服度，各个模型进行重复训练50次，得到各自的平均训练误差，如表3所示。表中模型复杂度计算方式为神经网络中全部连接权值和阈值平方之和[11]。一般在训练误差相等的情况下，模型复杂度越小，则神经网络模型的识别能力更强，反之，则越弱。