【摘 要】
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针对板形板厚综合调节系统的复杂性及其数学模型难以建立的特点,提出了基于神经模糊智能建模方法的四辊冷轧机板形板厚综合调节方案,研究建立了基于动态BP神经网络的自组织模
【机 构】
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燕山大学机械工程学院,新疆特变电工股份有限公司
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针对板形板厚综合调节系统的复杂性及其数学模型难以建立的特点,提出了基于神经模糊智能建模方法的四辊冷轧机板形板厚综合调节方案,研究建立了基于动态BP神经网络的自组织模糊控制模型.它在BP网络模型基础上,对网络的自身结构进行了动态优化.网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优.网络的输入输出均为模糊集,训练后的网络能完成合成关系,即模糊推理.为了减少BP网络的离线训练时间,对模糊集进行了'编码'.仿真结果表明该方法是有效的.
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