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由于受轧机自身特性变化等复杂因素影响，调控机构的影响系数不适合用恒定的常量来描述。将小波神经网络应用到影响系数的自学习过程，对预设定的影响系数值进行在线修正。介绍了冷连轧板形调控机构影响系数自学习的神经网络结构设计，结合目标能量函数的最小化，对影响系数自学习算法进行分析。结合生产现场的实际板形数据，采用Visual C＋＋／MATLAB对控制算法的作用效果进行仿真。仿真结果表明，自学习算法对板形控制起到了预想的效果，具备现场在线运行的可行性。