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基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报 被引量：7
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作者 刘东东 王焱 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第4期312-314,共3页
采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在... 采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。 展开更多
关键词 人工神经网络 RBF算法 热连轧 厚度预报
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