【摘 要】
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板形模式识别是板形控制关键一环。传统的板形模式识别模型存在识别精度差、抗干扰能力差等缺点。随着数据回归任务复杂程度的增加,以深度学习为基础的深度神经网络已经大量
【机 构】
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燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心; 燕山大学亚稳材料制备技术与科学国家重点实验室;
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2016203482)
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板形模式识别是板形控制关键一环。传统的板形模式识别模型存在识别精度差、抗干扰能力差等缺点。随着数据回归任务复杂程度的增加,以深度学习为基础的深度神经网络已经大量用于数据分类、图像处理、模式识别、特征提取等任务。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近。基于这一背景提出了基于循环神经网络RNN的板形模式识别模型。结果表明,基于RNN的板形模式识别模型可以完成板形的大数据训练,模型的识别精度和泛化能力都很高,为进一步提高板形控制精度提供了新方法。
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