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基于改进BP神经网络的轧机扭振智能控制
基于改进BP神经网络的轧机扭振智能控制
作者:
窦兆一
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
BP神经网络
轧机
扭振
智能控制
摘要:
目前随着自动化技术的不断发展,轧机控制已经实现了自动化,但由于生产精度要求的提升,传统的控制方法已经不能满足当前的轧机使用需求,在轧机工作过程中会伴随着扭振问题,严重影响了轧机稳定也会缩短轧机使用寿命.而轧机控制系统中BP神经网络的引入可以有效提升控制工作效果,减少扭振现象的发生,近年来也得到了广泛的应用.
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BP 神经网络的改进
BP神经网络
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局部最小
改进BP神经网络在流型智能识别中的应用
多相流
流型
非线性最小二乘法
神经网络
模式识别
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于改进BP神经网络的轧机扭振智能控制
来源期刊
世界有色金属
学科
工学
关键词
BP神经网络
轧机
扭振
智能控制
年,卷(期)
2017,(24)
所属期刊栏目
计算机自动化
研究方向
页码范围
19,21
页数
2页
分类号
TP183
字数
1279字
语种
中文
DOI
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研究主题发展历程
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轧机
扭振
智能控制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
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主办单位:
有色金属技术经济研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-5065
CN:
11-2472/TF
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区苏州街31号9层
邮发代号:
2-642
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
17781
总下载数(次)
39
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