Vol.19 No.2 王邦文等：基于人工神经网络铝箔轧机轧制力模型 ·175· OE 80 8=-Onetj do,'onetj=[-(-0)-f (net)= 0y-0)f(et)=y,-0)01-0) (7) 当O,表示隐层单元的输出时，其误差为： a0. 6,=-Onetj -.Onetts-wWo ò，=∑òxw[01-0】 (8) 式中K为与单元j相连的上一层单元.所以，BP算法权值修正公式变为： w(t+1)=W()+òO (9) 为了使学习速率？取值足够大，又不致产生振荡，通常在权值修正公式(9)中加人一个动 量项，则公式(9)变为： Wn(t+1)=W(0+dO,+a[W(④-W,t-1】 (10) 式中a为动量项的加权因子，0<a<1,一般a取值在0.8左右， 1.3BP算法的步骤 (1)随机地设置各权值小的初始值， w(o).n,a; (2)提供训练用学习样本.输人样本 初始化 X,和期望值yp(P-1,2,,p),对每个P 给定输人样本和目标输出 继续进行(3)到(5)步计算； (3)通过(3)式计算网络的实际输出及 求隐层输人层单元输出 隐层各神经元的状态； 求希望值与实际输出偏差 (4)通过(8)，(9)式计算训练误差； Y (5)通过(10)式修改权值： E满足要求？ 全部E满足要求 结束 (6)当样本每经历】→p后，判断误差 N N 是否满足精度要求，这里E<ε（很小的正 计算隐层单元误差 数)，误差满足要求则转到(7)，否则转到 求误差梯度 (2)并使样本再作1→p的循环； (7)结束. 权值学习 BP算法的程序设计框图如图2所示， 图2BP算法框图 2基于人工神经网络的轧制力模型 2.1网络结构 根据轧制工艺，某台轧机的某一道次的轧制压力是压下率、前张力、后张力、轧制速度和王 邦文等 基于 人工 神经 网 络铝箔轧机轧制力模 型 公 二 。 。 。 刁 口 乙 口 乙 了 、 ， ‘ 、 ， 一 花万尸 代 二 一 万下千 ’ 万二二万下 二 一 妙 一 口 月 一 妙‘ 月 一 口 。 竹 “ ‘ 仇一 二 认一 一 当 表示 隐层单元 的输 出时 ， 其误差 为 一一八口凡 氏 一 刁 一 忑石舀万 刁 刁 一 爵 “ 卫互 止丝二 刁 份刁 “ 二 刁 己口 一 一 驴 二 叽 色 一 冬 。 叽 ，一 式 中 为 与单元 相 连 的上 一 层 单元 所 以 ， 算法 权值修正公 式 变 为 代 ‘ 代 刀氏 为 了使 学 习 速 率 粉 取 值足 够 大 ， 又 不 致 产 生 振 荡 ， 通 常在 权值 修正公 式 中加 入 一个 动 量 项 ， 则公 式 变 为 代 ‘ 叱 。氏 ， 叱 一 峨 ‘ 一 式 中 为 动量 项 的加权 因子 ， ， 一般 取值在 左右 算法 的步骤 随机 地 设置 各 权 值小 的 初 始 值 ， 哪 ， 叮 ， 提 供 训 练 用 学 习 样 本 输人 样 本 弋和 期 望 值 外 ， 介 ， ， 一 ， 对每 个 尸 继续 进行 到 步计算 通 过 式计算 网络 的实 际输 出及 隐层 各神 经元 的状态 通 过 ， 式 计算 训 练误差 通 过 式 修改权值 当样 本每 经 历 一 后 ， 判 断误 差 是否 满足 精度要求 ， 这 里 ￡ 很小 的正 数 ， 误 差 满 足 要 求 则 转 到 ， 否 则 转 到 并使样本再作 ， 的循 环 结束 算法 的程 序设计框 图如 图 所 示 初 始化 给定输人样本和 目标输 出 图 算法框图 基于 人工神经网络的轧制 力模型 网络 结构 根 据 轧制 工 艺 ， 某 台 轧 机 的某 一 道 次 的轧 制 压 力是 压 下 率 、 前 张力 、 后 张力 、 轧 制 速 度 和