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摘要:
针对板形板厚综合调节系统的复杂性及其数学模型难以建立的特点,提出了基于神经模糊智能建模方法的四辊冷轧机板形板厚综合调节方案,研究建立了基于动态BP神经网络的自组织模糊控制模型.它在BP网络模型基础上,对网络的自身结构进行了动态优化.网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优.网络的输入输出均为模糊集,训练后的网络能完成合成关系,即模糊推理.为了减少BP网络的离线训练时间,对模糊集进行了"编码".仿真结果表明该方法是有效的.
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文献信息
篇名 板形板厚综合调节神经模糊智能方法的研究
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 板形板厚 综合调节 动态神经网络 自组织模糊控制 编码
年,卷(期) 2003,(20) 所属期刊栏目 机械科学
研究方向 页码范围 1741-1744
页数 4页 分类号 TG334.9
字数 3931字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132X.2003.20.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾春玉 燕山大学机械工程学院 50 365 11.0 17.0
2 王英华 4 76 4.0 4.0
3 周会锋 燕山大学机械工程学院 1 15 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
板形板厚
综合调节
动态神经网络
自组织模糊控制
编码
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
15
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206238
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