OBRABOTKAMETALLOV Vol. 27 No. 2 2025 135 EQUIPMENT. INSTRUMENTS Т а б л и ц а 3 Ta b l e 3 Прогностическая эффективность нейронной сети Predictive performance of the neural network Метрики / Metrics 3–64– 64–1 3–64– 32–1 3–32– 32–1 3–32– 16–1 3–20– 14–1 3–16– 16–1 3–6– 6–1 3–9– 9–1 Среднеквадратичная ошибка / MSE 0,0481 0,0621 0,0572 0,0685 0,0470 0,0313 0,0415 0,0603 Квадратный корень из MSE / RMSE 0,2174 0,2492 0,2391 0,2617 0,2135 0,1770 0,2037 0,2456 Cредняя абсолютная ошибка / MAE 0,1155 0,1228 0,1656 0,1361 0,1251 0,1014 0,1306 0,1447 Коэффициент детерминации R2 / R2 0,9904 0,9889 0,9898 0,9878 0,9916 0,9944 0,9926 0,9862 Т а б л и ц а 4 Ta b l e 4 Прогнозируемые (Y(Rz)) и экспериментальные (Rz) значения для выбранных конфигураций при k = 12 Predicted (Y(Rz)) and experimental (Rz) values for selected confi gurations at k = 12 fz γ D Rz Rz(RM) Y(Rz) 3–64–64–1 3–20–14–1 3–16–16-1 0,4 10 6 6,945 7,090 6,680 6,277 6,491 0,4 50 4,610 4,840 4,938 5,025 5,116 0,4 20 6,108 6,528 6,037 6,469 6,303 0,4 40 5,400 5,403 5,357 5,503 5,261 0,5 20 8,341 8,590 7,923 8,372 7,875 0,4 15 6,614 6,809 6,426 6,495 6,330 0,5 10 9,163 9,330 8,272 8,402 8,925 0,4 30 5,826 5,965 6,067 5,987 6,307 0,5 15 8,786 8,960 8,463 8,590 8,072 0,5 40 6,992 7,110 7,035 6,977 7,407 0,5 30 7,694 7,850 7,792 7,443 7,896 0,5 50 6,024 6,370 6,548 6,745 6,541 MSE 0,049 0,136 0,167 0,175 RMSE 0,221 0,369 0,408 0,418 MAE(Rz) 0,195 0,286 0,317 0,384 MAE(Ra) 0,049 0,072 0,081 0,095 R2 0,973 0,924 0,907 0,903
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1