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基于人工神经网络的扁钢轧制力模型
文档格式:PDF 文档大小:343.4KB 文档页数:3
根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征
基于人工免疫的RBF神经网络在钢筋性能预报中的应用
文档格式:PDF 文档大小:383.32KB 文档页数:3
提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高
安徽理工大学:《智能控制及仿真》课程教学资源(课件讲义)第9章 神经网络控制
文档格式:PDF 文档大小:11.7MB 文档页数:115
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
基于BP神经网络的CVC冷连轧机板形预测控制模型
文档格式:PDF 文档大小:351.5KB 文档页数:3
将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度
铁水含硅量预报神经网络模型
文档格式:PDF 文档大小:417.94KB 文档页数:5
针对我国高炉的检测水平,采用人工神经网络的方法建立了一种用于铁水含硅量预报的神经网络模型。该模型具有良好的适应性和自学习功能
人工神经网络(ANN)方法简介(PPT课件讲稿)
文档格式:PPT 文档大小:1.65MB 文档页数:87
§10.1 从生物神经元到人工神经网络 §10.2 感知器(Perceptron)——人工神经网络的基本构件 §10.3 单层前向网、多层前向网与BP学习算法简介 §10.4 ANN方法在计算生物学的应用
《人工智能》课程教学资源(PPT课件讲稿)第13章 智能优化计算简介
文档格式:PPT 文档大小:508.5KB 文档页数:99
13.1 人工神经网络与神经网络优化算法 13.2 遗传算法 13.3 模拟退火算法 13.4 神经网络权值的混合优化学习策略
《人工智能导论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九讲 智能优化计算方法
文档格式:PPT 文档大小:1.21MB 文档页数:126
9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略
人工神经网络在O'-Sialon-BN复合材料设计中的应用
文档格式:PDF 文档大小:409.16KB 文档页数:4
对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证
基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:436.55KB 文档页数:4
针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障
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