一种基于改进孪生交叉共享网络的磨削精度预测方法

本发明提供了一种基于改进孪生交叉共享网络的磨削精度预测方法，包括：构建交叉共享网络，获取训练数据，并使用训练数据对交叉共享网络进行训练，得到优化交叉共享网络；将训练数据输入到优化交叉共享网络中，并使用聚类模型对优化交叉共享网络的输出结果进行聚类，得到多个精度类别；获取磨削加工数据，将磨削加工数据输入到优化交叉共享网络中，并使用聚类模型对优化交叉共享网络的输出结果进行聚类，得到对应的精度类别，并根据所属的精度类别中合格数据和不合格数据的比例判断磨削加工数据是否合格。本发明解决了现有技术中存在的孪生网络无法直接用于磨削加工精度预测且卷积神经网络存在数据丢失的问题。