基于人工神经网络的板形模式识别方法

• 作者: 刘宏民 张秀玲
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 板形测量 模式识别 人工神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 控制系统设计
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 1528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2001.01.008

摘要

根据带钢板形控制的要求,运用人工神经网络理论,提出了一种新的板形识别方法,代替了传统的多项式最小二乘拟合法,该法具有很强的容错性和抗干扰能力,编制了板形模式识别软件,识别效果很好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏民	燕山大学自动化系	125	1058	17.0	25.0
2	张秀玲	燕山大学自动化系	65	530	12.0	20.0