基于改进RBF神经网络的钢构件质量预测研究

• 作者: 王东泽 王军 花季伟 雷兆明
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 钢结构 质量预测 RBF神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 1-4,46
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

随着我国国民经济的发展,钢结构在建筑结构中所占比例越来越高,这就对大型钢构件生产过程中的质量问题提出了更高的要求,质量预测在质量控制中也起到至关重要的作用.RBF神经网络算法凭借其无限逼近可微函数的优点在质量预测方面得到了广泛的应用.由于生产过程中影响质量的元素很多,该文将采用遗传算法对RBF神经网络进行优化,使质量预测系统达到最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷兆明	河北工业大学控制科学与工程学院	31	214	7.0	13.0
2	王军	河北工业大学控制科学与工程学院	22	46	2.0	6.0
3	花季伟	天津师范大学计算机与信息工程学院	16	43	4.0	5.0
4	王东泽	河北工业大学控制科学与工程学院	2	2	1.0	1.0