酸轧机组人工神经网络仿真系统

为了提高酸轧机组的控制模型精度,消除模型训练的出错故障,为系统增加了人工干预和在线调整功能。在对原系统进行了深入分析的基础之上,建立了新的酸轧机组人工神经网络仿真系统,并通过网络与生产系统直接相连。制定了数据筛选方法,设计了调整过程算法和离线人工神经网络算法。通过实际应用所产生的数据进行分析,经过离线训练后的全局误差要比初始误差要小得多,误差精度从10-2提高到了10-4。实际应用结果表明了系统的有效性和实用性。

酸轧机组神经网络模型数据筛选算法研究

酸轧机组神经网络训练之前必须要为各自的网络提供足够代表性的样本数据才能够达到优化的目的,并且所提供的数据要严格符合现场生产工艺要求。介绍了酸轧机组神经网络模型的数据筛选算法及筛选优化过程,重点分析了单纯形算法及其在样本数据筛选过程中的应用。仿真结果表明了算法的有效性,为神经网络模型训练提供了更优的样本数据。