【摘 要】
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随着工业对冷轧板带质量的要求不断提升,出口板形的质量成为了衡量冷轧带钢质量的最重要指标之一.本文对某钢厂1250mm冷连轧机的带钢生产数据应用神经网络模型进行建模,旨在提高板形预测的精度.并且对深度神经网络做出改进,改进后的模型预测精度进一步提高.具体工作如下:1.传统神经网络算法建模:对带钢生产数据进行预处理,删除空值、无关列以及噪声数据,选择输入变量和输出变量.使用python实现BP神经网络
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随着工业对冷轧板带质量的要求不断提升,出口板形的质量成为了衡量冷轧带钢质量的最重要指标之一.本文对某钢厂1250mm冷连轧机的带钢生产数据应用神经网络模型进行建模,旨在提高板形预测的精度.并且对深度神经网络做出改进,改进后的模型预测精度进一步提高.具体工作如下:1.传统神经网络算法建模:对带钢生产数据进行预处理,删除空值、无关列以及噪声数据,选择输入变量和输出变量.使用python实现BP神经网络和深度神经网络,分别对处理后的数据进行建模.经过训练后,BP网络模型的均方误差为8.329,深度神经网络模型的均方误差为3.731,深度神经网络模型的预测精度高于BP神经网络模型.2.对深度学习算法提出改进:首先分析了神经网络中常用的激活函数,提出在深层网络中,激活函数的单调性与损失函数的凸性无关,证明了无论激活函数单调与否,深层网络的损失函数都不是严格凸的;进而讨论损失函数的非凸优化问题,将深度线性网络非凸优化的讨论结果推广到深度非线性网络中,证明了在满足假设和提出的定理的条件下,深度非线性网络的临界点是全局最小点;最后利用批归一化的方法,对Swish激活函数作出改进,改进后的函数在包含了 70000张手写数字的数据集Mnist上进行了测试,在测试集上的损失为0.1088,较其他激活函数更低,并且改进后的Swish函数效果优于Swish函数.3.改进后的深度学习算法建模:用带有改进激活函数的深度神经网络对预处理后的带钢生产数据进行建模,训练后的模型均方误差为1.305,模型的预测精度相比传统深度神经网络模型得到了进一步的提升,将改进算法后的模型作为带钢板形预测的最终模型,模型精度达到工业要求.
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