基于径向基函数神经网络的热轧产品性能预测

• 作者: 吴斌 朱天 杨娟 马文博
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 热连轧带钢 径向基函数神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 182-186
• 分类号: TP301
• 字数: 3221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2010.03.039

摘要

针对热连轧带钢生产过程中钢材内部一系列复杂的相变与物理变化以及涉及到的海量数据,可利用数据挖掘基本方法建立模型,提取规则,实现热连轧带钢生产的性能预测与评价功能.本文使用径向基函数神经网络建立模型,实现热轧产品性能预测.径向基函数神经网络在逼近能力、学习速度等方面都优于传统BP神经网络,本文将根据二者网络结构说明径向基函数神经网络的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴斌	北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室	80	1409	15.0	36.0
2	杨娟	北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室	7	57	4.0	7.0
3	朱天	北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室	3	22	3.0	3.0
4	马文博	北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室	1	5	1.0	1.0