基于小波神经网络的大型多辊热连轧机产品质量模型

• 作者: 万百五 李换琴
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 质量模型 高维输入 热连轧机
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 企业系统工程
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP13
• 字数: 2893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4098.2002.05.011

摘要

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8600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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万百五	西安交通大学系统工程研究所	97	1042	16.0	28.0
2	李换琴	西安交通大学理学院	19	124	6.0	10.0