板形模式识别相关论文
本课题以人工神经网络理论为基础,以神经网络的优化算法研究为重点,实现了板形板厚的综合控制和板形模式识别的应用研究。 首先介......
近年来,作为第四次工业革命的核心,人工智能在模式识别领域扮演着越来越重要的角色,其在语音、自然语言处理、计算机视觉、机器学......
板形是板带轧制品的重要质量指标，板形控制是轧制过程的核心技术之一。板形控制系统的性能监测与故障诊断以及板形缺陷的准确识别是......
现代工业的发展对冷轧带钢生产提出了更高的要求,不断提高板材产品的板形质量成为现代高精度轧机必须解决的问题之一。因此,板形控......
针对板带轧制过程中用于辨识板形模式的网络精度较低、在线速度较慢和获得网络辨识模型较复杂的问题，提出了一种基于径向基函数神经......
板形是高端冷轧带钢产品的主要衡量指标。当前,我国汽车工业处于高速发展期,高强度汽车用钢逐步成为汽车工业材料轻量化发展的主流......
针对静态网络设计和识别时间模式的能力弱、泛化能力差、学习速度慢等缺点，建立了一个基于Elman神经网络的板形模式识别系统．该系统......
针对板形模式识别问题,将板形信号离散化、归一化,作为终端滑模模糊神经网络的学习样本,建立识别模型。在模糊神经网络的基础上,利......
提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬......
为了提高带钢生产中板形模式识别精度,提出了基于支持向量机(SVM)的改进径向基(RBF)网络板形模式识别方法,由SVM回归确定RBF网络优......
