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2025年3月控制工程Mar.2025

第32卷第3期ControlEngineeringofChinaVol.32,No.3

文章编号：1671-7848(2025)03-0492-08DOI:10.14107/ki.kzgc

一种新型激活函数的机床能耗预测神经网络研究

a,bb

刘晶晶，刘业峰

（沈阳工学院a.基础课部；b.辽宁省数控机床信息物理融合与智能制造重点实验室，辽宁沈抚示范区113122）

摘要：构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun

(logarithmicseriesfunction)，并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。

首先，分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷，结合对数函数，构造了一

种非线性分段含参数激活函数。该函数可导且光滑、导数形式简单、单调递增、输出均值

为零，且通过可变参数使函数形式更灵活；其次，通过数值仿真实验在公共数据集上将

Lfun函数与Sigmoid、ReLU、tanh、Leaky_ReLU和ELU函数的性能进行对比；最后，使

用基于Lfun函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。实验结果表明，使用Lfun函

数的BP神经网络相较于使用其他几种常用激活函数的网络具有更好的性能。

关键词：激活函数；BP神经网络；机床能耗预测；Sigmoid函数；ReLU函数

中图分类号：TP183文献标识码：A

引用格式：刘晶晶,刘业峰.一种新型激活函数的机床能耗预测神经网络研究[J].控制工程,2025,32(3):

492-499.

ResearchonNeuralNetworkwithaNewActivationFunctionforEnergy

ConsumptionPredictionofMachineTools

LIUJingjinga,b,LIUYefengb

(a.DepartmentofBasicCourses;b.LiaoningKeyLaboratoryofInformationPhysicsFusionandIntelligentManufacturingfor

CNCMachine,ShenyangInstituteofTechnology,ShenfuNewDistrict113122,China)

Abstract:AnovelactivationfunctionforBPneuralnetworkisproposed,called‘Lfun’(Logarithmicseries

function),whichisappliedtoBPneuralnetworktopredicttheenergyconsumptionofmachinetoolsin

productionlines.ThecharacteristicsanddefectsofSigm