| 基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型 |
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| 引用本文： | 李换琴,万百五.基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型[J].系统工程,2002,20(5):55-58. |
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| 作者姓名： | 李换琴 万百五 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学理学院,陕西,西安,710049
2. 西安交通大学系统工程研究所,陕西,西安,710049 |
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| 基金项目： | 国家863计划资助项目(863-51-011);西安交通大学自然科学基金资助项目(0900 v-73024) |
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| 摘 要： | 依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性，提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法。这种小波网络结构类似多层感知器，不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数，分别对3种小波函数进行试验，利用多种优化算法训练神经网络，经比较，选择B－样条函数为激励函数，利用L－M算法较为理想，成功解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题，经过8600组实测数据拟合和检验，测试结果表明，拟合命中率达82．3％，测试命中率达80．5％，表明了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | 小波 神经网络 大型多辊热连轧机 产品质量模型 高维输入 |
| 文章编号： | 1001-4098(2002)05-0055-04 |
A Product Quality Model for Large-Scale Hot Rolling Mill Based on High-Dimension Input Wavelet Neural Network |
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