◆108· 北京科技大学学报 表6PLS分类图上预报点的人工神经网络预测值 X1 X2 Xa X XsXs X7 X8 Y:Y:Y,Y 10.1590.3931.3370.0200.0200.0438.286854.2420.59578.0628.731.0003 20.1600.3951.3340.0200.0160.0407.825847.23424.12584.3328.861.0001 30.1400.4041.4710.0190.0190.06011.835847.70425.57595.7122.011.0351 40.1310.3551.4910.0210.0150.05011.971798.80392.14581.9325.591.9462 50.1200.3601.3520.0160.0210.0508.03811023.04360.73477.9530.181.0000 60.1240.2811.1150.0250.0330.0418.0401006.07343.80479.6130.371.0142 注：1~3为PLS图上优化区的预报点，4~6为差样本. 2.4建立网络 将训练样本集的PLS基R1和R2的投影作为输入神经元，建立一个拟合最好且结构简单 的网络，2个输入神经元（外加一个偏差），1个单隐埋层，3个隐埋神经元，8个输出端。最 后应用该网络去预测由PLS预报的试探优化点的目标值和几个待考验的“坏点”.预测结果表 明，该网络结构准确地预报了各个预报点（见表6）.上述所有计算和判断决策过程可以人工 不干预软件包自动执行，也可以随机地由人工干预. 3结果与讨论 3.1按照、、6冷弯及综合考虑的模式识别 其结果如表7. 表7各工艺参数对不同目标量的贡献大小及优化方向 贡 冷弯 综合考虑 献 顺 特征优化特征优化特征优化特征优化特征优化 序 变量方向变量方向变量方向变量方向变量方向 1X.4个X,个◆。X4↓↓X,↓★X5↓↓ 2XX, X,￥X, X, 3X: X X 4 X: X: X2 Xa 5 X X X X 6 X: X X X: X X X 8X6一 X一X, 一X6 注：↑忄表示对目标贡献很重要，且向大的方向变化，↓表示对目标贡献很重要且向小的方向变化： ↑表示一般重要，且向大的方向变化：↓表示一般重要，且向小的方向变化；一表示对目标贡献不重要 (I)由表7可以看到、.主要受终轧温度影响，C、Mn、Si含量次之，S含量降低对提高· 1 0 8 · 北 京 科 技 大 学 学 报 表 6 P L S 分类图上预报 点的人工 神经 网络预测值 X 1 X Z X 3 X ; X S X 6 X 7 X S Y , Y : Y 3 Y ; 1 O . l 5 9 0 . 3 9 3 1 . 3 3 7 0 . O 2 O 0 . 0 2 0 0 . 0 4 3 8 . 2 8 6 8 5 4 . 2 4 2 0 . 5 9 5 7 8 . 0 6 2 8 . 7 3 1 . 0 0 0 3 2 0 . 1 6 0 0 . 3 9 5 l . 3 3 4 0 . O 2 O 0 . 0 l 6 0 . 0 4 0 7 . 8 2 5 8 4 7 . 2 3 4 2 4 . l 2 5 8 4 . 3 3 2 8 . 8 6 1 . O0 O l 3 O . 1 4 O O . 4 O 4 1 . 4 7 1 0 . 0 1 9 0 . 0 1 9 0 . 0 6 0 1 l . 8 3 5 8 4 7 . 7 0 4 2 5 . 5 7 5 9 5 . 7 1 2 2 . 0 1 1 . 0 3 5 1 4 O . 1 3 l O . 3 5 5 1 . 1 9 l O . 0 2 1 0 . 0 1 5 0 . 0 5 0 1 1 . 9 7 1 7 9 8 . 8 0 3 9 2 . 1 4 5 8 1 . 9 3 2 5 . 5 9 1 . 9 搜6 2 5 O . 1 2 O O . 3 6 O l . 3 5 2 O . 0 1 6 O . O 2 1 0 . 0 5 0 8 . 0 3 8 1 l 0 2 3 . 0 4 3 6 O . 7 3 4 7 7 . 9 5 3 0 . 1 8 1 . O 0 O O 6 0 . l 2 4 O . 2 8 4 l . l 1 5 O . O 2 5 0 . O 3 3 0 . O 4 1 8 . 0 4 O l 0 0 6 . O 7 3 4 3 . 8 O 4 7 9 . 6 l 3 0 . 3 7 1 . O l 4 2 注 : 1 一 3 为 P L S 图 上 优化 区 的预报点 , 4一 6 为差样本 . 2 . 4 建 立 网络 将训 练 样 本集 的 lP 另 基 R l 和 R : 的投 影作 为输 入神 经元 , 建立 一 个拟 合 最好且结 构 简 单 的 网络 , 2 个 输入 神 经元 ( 外 加一 个偏 差 ) , 1 个单隐埋层 , 3 个隐埋神经 元 , 8 个输 出端 . 最 后应 用该 网 络 去预 测 由 P L S 预报 的试 探优 化 点的 目标值 和 几个待 考 验 的 “ 坏 点 ” . 预 测结 果 表 明 , 该 网络 结构 准 确地 预 报 了各个 预 报点 ( 见 表 6) . 上述 所有 计算 和 判断 决策过 程 可 以 人 工 不干 预软 件包 自动执行 , 也可 以 随 机地 由人工干 预 . 3 结果与讨论 3 . 1 按照 6 , 、 6 b 、 a s 冷 弯及 综合考虑的模式识别 其结果 如表 7 表 7 各工 艺参数对不同 目标 t 的贡献大小 及优 化方向 冷 弯 综合考虑 特征 变量 优 化 方 向 特征 变量 优化 方 向 特征 变量 优化 方 向 特征 变量 优化 方 向 特 征 变量 优 化 方 向 贡献顺序 I X 、 个 个 X , 个 个 X 3 告 告 X 7 杏告 X 。 告告 XX 令告 XX XX 甲血V1 鑫山甲卜l e 土 XX . 甲二 亨盛l AI今 山甲血l . 么 ▲丫lse 山甲lwe 一 X 7 一 一 X ~ XX S X 。 一 X 。 一 X 、 一 X ; 一 X 。 一 注 : 个 个表示对 目标贡 献很重要 , 且 向大的方 向变 化 , 十寺表示 对 目标贡献很重要 且向 小的方向变化 ; 个表示 一般重要 , 且 向大 的方向变 化 ; 告表示 一 般重要 , 且向小的方 向变化 ; 一 表示 对 目标贡献 不重要 ( l) 由表 7 可 以 看 到 , 。 s 主要 受终 轧 温度 影 响 , c 、 M n 、 iS 含 量次 之 , S 含 量 降低对 提高