季颖
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于径向基函数神经网络的板形模式识别研究被引量：7
- 2009年
- 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网络(RBF)的板形模式识别方法。该方法使输入节点减少,网络模型简化,并用模糊C均值算法和伪逆法确定RBF网络的参数,解决了传统方法学习时间较长的问题。实验表明,该方法能有效的提高板形模式识别的精度和速度。
- 张秀玲陈丽杰季颖逄宗鹏
- 关键词：板形模式识别RBF网络模糊C均值算法伪逆法
- BP神经网络在板形控制影响矩阵中的应用被引量：2
- 2008年
- 影响矩阵模型直接从实测板形应力分布的角度进行相关的分析和计算,与传统模型相比,影响函数模型能够实现对板形测量信息更为全面的利用,并有利于轧机板形调节能力的充分发挥以及板形控制精度的提高。但影响矩阵模型在应用在HC轧机的过程时,每一道次的计算量都很大,这为实际应用的现时性带来了诸多不便。在神经网络的基础上,建立了动态影响矩阵的预测模型。结果表明:神经网络不但能对板形控制进行模式识别,而且还可以对其得到的影响矩阵进行预测。
- 季颖张秀玲
- 关键词：板形控制影响矩阵BP网络
