以高维输入神经网络作为生产线产品质量模型

• 作者: 万百五 冯祖仁 贾磊
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 小波网络 径向基网络 BP网络 最小二乘法 梯度法 类牛顿法
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 569-572
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2000.05.014

摘要

探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法.针对网络输入变量维数较高的特点,提出一种BP网络各权重独立训练的分散训练方法.该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优化训练,运用非线性优化方法调节步长.与用普通的BP训练方法相比,用该方法训练高维输入的BP网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度,较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯祖仁	西安交通大学系统工程研究所	102	1951	20.0	41.0
2	万百五	西安交通大学系统工程研究所	97	1042	16.0	28.0
3	贾磊	西安交通大学系统工程研究所	15	250	8.0	15.0