基于填充函数算法的工业产品小波网络质量模型

• 作者: 万百五 李换琴
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 填充函数算法 全局优化 质量模型
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 283-287
• 页数: 5页
• 分类号: TP321
• 字数: 2825字
• 语种: 中文

摘要

为避免反传学习(BP)算法易于落入局部极小点,该文提出一种基于新填充函数的小波神经网络全局优化学习算法,用来解决连铸连轧过程的产品质量建模问题.该过程很复杂,影响其产品性能的因素很多,物理模型难以建立.该文以小波神经网络为模型,建立连铸连轧产品质量与其化学成分和轧制参数之间的复杂非线性模型.该模型用来对板材产品的断裂延伸率、屈服强度等质量性能指标进行预测.数值实验表明:所建立的模型拟合与校验命中率较高,能够较好地预测产品的物理性能.

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