提出建立酸轧机组人工神经网络系统的必要性.建立该系统可以将实际生产过程中的模型系数的精度提高,进而改进酸轧工艺,最终提高酸轧的质量和效率.简要介绍了1420酸轧机组中的计算机控制系统的相关内容.详细介绍了数据筛选过程和单纯形算法以及该算法在数据筛选过程中的应用.数据筛选过程的目的是为神经网络训练提供优化的样本数据.只有不断地为神经网络提供优化的样本数据,神经网络训练才能够对网络参数进行优化.样本数据对整个神经网络系统起着重要的作用.重点分析了系统中的神经网络算法—包括MA3和MP3,它们是整个人工神经网络系统的核心.并且详细介绍了算法的实现过程和神经网络训练原理.使用神经网络的目的是要持续优化轧制过程中的数学模型系数,这些系数的好坏直接影响到轧机设备的轧制精度.通过分析现有神经网络系统中的网络算法和训练原理以后,结合生产的实际情况开发出对神经网络参数进行调整的方法,分离线仿真和在线调整两种方式.它们的作用是为操作人员提供可以对神经网络进行干预的接口,使得操作人员能够根据现场生产的实际情况来调整网络参数,可以使神经网络在出现错误或者出现严重的偏差时得到处理.其中离线仿真实现的是细调功能,在神经网络长期出现比较大的偏差时使用;而在线参数调整实现的是粗调功能,当在线训练过程中网络输出发生错误或者出现较大的偏差时使用,可以实时调整.