用神经网络方法确定冷轧厚度预测模型灵敏度系数

• 作者: 方一鸣 王春刚 范之远 高文达
• 来源期刊: 钢铁研究
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 灵敏度系数 厚度预测模型 相关系数
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 45-47
• 页数: 3页
• 分类号: TG335.1
• 字数: 1695字
• 语种: 中文

摘要

利用神经网络方法确定灵敏度系数,建立了冷轧厚度预测模型.该模型能很好地克服外界干扰或参数扰动,是一种能确定厚度控制参数的算法,通过一个单机架上的应用实例表明该方案具有好的应用前途.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方一鸣	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	115	1254	20.0	28.0
2	高文达	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	4	11	1.0	3.0
3	王春刚	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	3	2	1.0	1.0
4	范之远	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	2	2	1.0	1.0