基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

• 作者: 刘宣宇 张凯举 林姝琦
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: AIS 热轧 聚类分析 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 冶金科学与工程
• 页码范围: 146-148
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.4|TG335.11
• 字数: 2454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2009.02.009

摘要

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法--模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统(AIS)聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法.该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果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	张凯举	大连理工大学工业装备先进控制系统辽宁省重点实验室	10	106	4.0	10.0
2	刘宣宇	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	14	136	4.0	11.0
6	林姝琦	辽宁石油化工大学石油化工学院	2	5	1.0	2.0