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二级模型预报的神经元网络自适应改进
1
作者
任志淼
《山西电子技术》
2018年第4期42-44,共3页
轧制模型是对现实世界的模拟,所以理论和现实存在差距是不可避免的,本文目的就是缩小这种差距。系统研究二级模型弱化因子对模型精度的影响,同时就二级建模精细化特性进行了分析并提出改进方案,此方案使设定精度及活套稳定性得到实质性...
轧制模型是对现实世界的模拟,所以理论和现实存在差距是不可避免的,本文目的就是缩小这种差距。系统研究二级模型弱化因子对模型精度的影响,同时就二级建模精细化特性进行了分析并提出改进方案,此方案使设定精度及活套稳定性得到实质性提高,对弱化因子的系统研究并应用到二级建模、最大程度改善带钢产品质量是本文一次成功的实践。
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关键词
轧钢
神经元网络
长遗传设定
自适应学习
精细建模
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职称材料
题名
二级模型预报的神经元网络自适应改进
1
作者
任志淼
机构
山西水利职业技术学院
出处
《山西电子技术》
2018年第4期42-44,共3页
文摘
轧制模型是对现实世界的模拟,所以理论和现实存在差距是不可避免的,本文目的就是缩小这种差距。系统研究二级模型弱化因子对模型精度的影响,同时就二级建模精细化特性进行了分析并提出改进方案,此方案使设定精度及活套稳定性得到实质性提高,对弱化因子的系统研究并应用到二级建模、最大程度改善带钢产品质量是本文一次成功的实践。
关键词
轧钢
神经元网络
长遗传设定
自适应学习
精细建模
Keywords
steel rolling
neural network
long genetic setting
adaptive learning
fine modeling
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
二级模型预报的神经元网络自适应改进
任志淼
《山西电子技术》
2018
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