【摘 要】
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针对宽带钢热连轧轧制过程中影响板形质量的非线性因素众多,板形控制系统精确的数学模型难以建立的特点,分别采用BP和RBF神经网络模型对板形控制系统进行建模,经VC++6.0仿真实验,表明利用神经网络可有效地辨识具有非线性、大滞后的复杂系统的数学模型.通过分析比较两种网络的建模方法,RBF网络模型比BP网络模型更具优越性.RBF神经网络采用的神经元数量大大减少,在一定程度上克服了BP网络训练时间长和局
【机 构】
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北京科技大学,高效轧制国家工程研究中心,北京,100083
【出 处】
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全国冶金自动化信息网2006年会——炼钢连铸过程自动化技术交流会
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针对宽带钢热连轧轧制过程中影响板形质量的非线性因素众多,板形控制系统精确的数学模型难以建立的特点,分别采用BP和RBF神经网络模型对板形控制系统进行建模,经VC++6.0仿真实验,表明利用神经网络可有效地辨识具有非线性、大滞后的复杂系统的数学模型.通过分析比较两种网络的建模方法,RBF网络模型比BP网络模型更具优越性.RBF神经网络采用的神经元数量大大减少,在一定程度上克服了BP网络训练时间长和局部极小的不足.
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