酸轧机组神经网络模型数据筛选算法研究

• 作者: 华德厚 吕振辽 孙东 谢世源 陈传忠
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 数据筛选 Simplex(单纯形法) 样本 神经网络 优化
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究及分析
• 页码范围: 34-36,46
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2004.03.010

摘要

酸轧机组神经网络训练之前必须要为各自的网络提供足够代表性的样本数据才能够达到优化的目的,并且所提供的数据要严格符合现场生产工艺要求.介绍了酸轧机组神经网络模型的数据筛选算法及筛选优化过程,重点分析了单纯形算法及其在样本数据筛选过程中的应用.仿真结果表明了算法的有效性,为神经网络模型训练提供了更优的样本数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕振辽		13	45	4.0	6.0
2	陈传忠		1	0	0.0	0.0
3	谢世源		1	0	0.0	0.0
4	孙东		1	0	0.0	0.0
5	华德厚		2	1	1.0	1.0