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基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型
被引量：
9
1
作者
李换琴
万百五
《系统工程》
CSCD
北大核心
2002年第5期55-58,共4页
依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性 ,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法 ,这种小波网络结构类似多层感知器 ,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数。分别对 3种小波函数进行试验 ,利用多种优化算法训练神经...
依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性 ,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法 ,这种小波网络结构类似多层感知器 ,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数。分别对 3种小波函数进行试验 ,利用多种优化算法训练神经网络 ,经比较 ,选择 B-样条函数为激励函数 ,利用L- M算法较为理想 ,成功解决了 32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题。经过 86 0 0组实测数据拟合和检验 ,测试结果表明 ,拟合命中率达 82 .3% ,测试命中率达 80 .5 % ,表明了该方法的有效性。
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关键词
小波
神经网络
大型多辊热连轧机
产品质量模型
高维输入
下载PDF
职称材料
用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构
被引量：
1
2
作者
李换琴
李晓华
万百五
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第7期941-944,共4页
提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网...
提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入 ,从而使网络的规模减小 ;同时 ,隐层神经元的激励函数是一维小波函数 ,避免了多元小波函数带来的维数灾难问题。因此 ,该神经网络是处理高维问题的有效工具 ,尤其适用于包含多道加工工序的大工业过程的建模。将该神经网络用于热连轧产品质量建模 ,并经过了实测数据拟合与检验。试验结果表明 ,提出的小波神经网络结构是可行的 ,而且有很好的应用前景。
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关键词
小波神经网络
高维输入
多输入层
加工工序
大工业过程
质量模型
热连轧机
下载PDF
职称材料
基于高维输入小波神经网络的热连轧机产品质量模型(英文)
被引量：
1
3
作者
李换琴
万百五
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006年第4期614-618,共5页
小波神经网络是一种以小波函数为激励函数的神经网络。现有的小波神经网络局限于低维,本文提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,对几种小波函数与学习算法进行了比较实验,成功地解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建...
小波神经网络是一种以小波函数为激励函数的神经网络。现有的小波神经网络局限于低维,本文提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,对几种小波函数与学习算法进行了比较实验,成功地解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题。
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关键词
小波神经网络
质量模型
高维输入
热连轧机
下载PDF
职称材料
题名
基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型
被引量：
9
1
作者
李换琴
万百五
机构
西安交通大学理学院
西安交通大学系统工程研究所
出处
《系统工程》
CSCD
北大核心
2002年第5期55-58,共4页
基金
国家 8 6 3计划资助项目 (86 3- 5 1- 0 11)
西安交通大学自然科学基金资助项目 (0 90 0 v- 730 2 4 )
文摘
依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性 ,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法 ,这种小波网络结构类似多层感知器 ,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数。分别对 3种小波函数进行试验 ,利用多种优化算法训练神经网络 ,经比较 ,选择 B-样条函数为激励函数 ,利用L- M算法较为理想 ,成功解决了 32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题。经过 86 0 0组实测数据拟合和检验 ,测试结果表明 ,拟合命中率达 82 .3% ,测试命中率达 80 .5 % ,表明了该方法的有效性。
关键词
小波
神经网络
大型多辊热连轧机
产品质量模型
高维输入
Keywords
Wavelet
Neural
Network
Quality
Model
high
dimension
input
Hot
Rolling
Mill
分类号
TG333.71 [金属学及工艺—金属压力加工]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构
被引量：
1
2
作者
李换琴
李晓华
万百五
机构
西安交通大学理学院
北京工业大学信号与信息处理研究室
西安交通大学系统工程研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第7期941-944,共4页
基金
国家自然科学基金 ( 60 2 740 5 5 )
西安交通大学自然科学基金 ( 0 90 0 -5 73 0 2 4)资助课题
文摘
提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入 ,从而使网络的规模减小 ;同时 ,隐层神经元的激励函数是一维小波函数 ,避免了多元小波函数带来的维数灾难问题。因此 ,该神经网络是处理高维问题的有效工具 ,尤其适用于包含多道加工工序的大工业过程的建模。将该神经网络用于热连轧产品质量建模 ,并经过了实测数据拟合与检验。试验结果表明 ,提出的小波神经网络结构是可行的 ,而且有很好的应用前景。
关键词
小波神经网络
高维输入
多输入层
加工工序
大工业过程
质量模型
热连轧机
Keywords
wavelet
neural
network
high
-
dimension
input
multi-
input
layer
work
procedure
large-scale
industrial
process
quality
model
hot
rolling
mill
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于高维输入小波神经网络的热连轧机产品质量模型(英文)
被引量：
1
3
作者
李换琴
万百五
机构
西安交通大学理学院
西安交通大学系统工程研究所
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006年第4期614-618,共5页
基金
The National Natural Science Foundation of China (60574060).
文摘
小波神经网络是一种以小波函数为激励函数的神经网络。现有的小波神经网络局限于低维,本文提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,对几种小波函数与学习算法进行了比较实验,成功地解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题。
关键词
小波神经网络
质量模型
高维输入
热连轧机
Keywords
wavelet
neural
network
quality
model
high
-
dimension
input
hot
rolling
mill
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型
李换琴
万百五
《系统工程》
CSCD
北大核心
2002
9
下载PDF
职称材料
2
用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构
李换琴
李晓华
万百五
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004
1
下载PDF
职称材料
3
基于高维输入小波神经网络的热连轧机产品质量模型(英文)
李换琴
万百五
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006
1
下载PDF
职称材料
已选择
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