有序神经网络及在阳极效应预报中的应用

• 作者: 萧德云 邢杰
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 有序神经网络 学习算法 铝电解槽 阳极效应
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 27-30,33
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 5030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2007.01.009

摘要

提出了利用有序神经网络研究铝电解槽阳极效应的预报问题.概述了铝电解槽及其阳极效应的基本情况,针对铝电解槽控制难题和传统方法的不足,选择有序神经网络用于阳极效应概率预报.描述了有序神经网络的基本结构、与传统单隐层BP神经网络的区别以及由此带来的网络映射性能的改善,并使用梯度下降原则推导了有序神经网络的学习算法.使用铝电解槽的现场数据对有序神经网络进行训练并检验,结果表明有序神经网络可以比传统神经网络更及时、准确地对铝电解槽阳极效应进行预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	萧德云	清华大学自动化系	107	2922	26.0	52.0
2	邢杰	清华大学自动化系	10	129	6.0	10.0