基于递阶遗传算法的RBF神经元网络板形板厚综合控制

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 21次 | 上传用户：akljdhnaliuhda

【摘要】

：

该文首先用递阶遗传算法 (HGA)设计RBF神经网络 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权、隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题 ;而后针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程 ,板形控制 (AFC)和板厚控制 (AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点 ,建立了基于过程最优的权值在线自学习算法的RBF神经元网络的板形板厚多变量综合控制系统。仿真结果证明了此AFC -AGC控制

【作者】

：

王莉孙一康

【机构】

：

北京科技大学信息工程学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2003年02期

【关键词】

：

递阶遗传算法 RBF神经元网络板形板厚综合控制板形控制板厚控制板材轧制 Genetic algorithm Flatness control Gaug

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