南京航空航天大学学报2023，Vol.55Issue(3)：401-409,9.DOI:10.16356/j.1005-2615.2023.03.004
基于相关性分析与CNN-BiLSTM神经网络的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度智能预测
Intelligent Prediction of PSZ Ceramic Grinding Surface Roughness Based on Correlation Analysis and CNN-BiLSTM Neural Network
摘要
关键词
部分稳定氧化锆/磨削声发射/相关性分析/卷积-双向长短期记忆神经网络/表面粗糙度预测Key words
partially stabilized zirconia/grinding acoustic emission/correlation analysis/convolution-bidirectional long short term memory(CNN-BiLSTM)/surface roughness prediction分类
矿业与冶金引用本文复制引用
郭力,郑良瑞,冯浪..基于相关性分析与CNN-BiLSTM神经网络的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度智能预测[J].南京航空航天大学学报,2023,55(3):401-409,9.基金项目
湖南省自然科学基金科教联合项目(2021JJ60032). （2021JJ60032）
