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为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型,分析得出屈服强度随卷取温度的上升而下降的变化规律,进而可以对组织性能进行在线调整,实现在线应用
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北京大学:《模式识别》课程教学资源(课件讲稿)人工神经网络简介
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柳州师范高等专科学校:【机器学习】基于粒子群算法的神经网络短期降水预报建模研究(吴建生)
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燕山大学:【学术论文 - 机器学习】基于动态RBF神经网络的板形板厚综合控制仿真研究(张秀玲、张志强)
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机器学习:滞环细胞神经网络实现多涡卷混沌发生器
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机器学习:基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测
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智能系统:一种多层前馈神经网络的快速修剪算法
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机器学习:多分辨小波过程神经网络及其应用研究
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智能系统:进化神经网络PID控制器的研究与应用
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机器学习:一种新型自适应RBF神经网络滑模制导律
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