基于径向基函数神经网络的板形模式识别研究

• 作者: 季颖 张秀玲 逄宗鹏 陈丽杰
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 板形模式识别 RBF网络 模糊C均值算法 伪逆法
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 科研论坛
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: O235
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2009.03.002

摘要

针对板带轧制过程中用于辨识板形模式的网络精度较低、在线速度较慢和获得网络辨识模型较复杂的问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBF)的板形模式识别方法.该方法使输入节点减少,网络模型简化,并用模糊C均值算法和伪逆法确定RBF网络的参数,解决了传统方法学习时间较长的问题.实验表明,该方法能有效的提高板形模式识别的精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秀玲		2	29	2.0	2.0
2	陈丽杰		1	13	1.0	1.0
3	季颖		1	13	1.0	1.0
4	逄宗鹏		1	13	1.0	1.0