改进的神经网络在连铸板坯缺陷预报中的应用

摘要：

在传统BP神经网络算法的基础上提出了一些改进措施,如采用了变步长的学习方法、加入了动量项,以防止网络振荡,达到了加速网络收敛的效果.本研究分析了表面纵裂成因及影响因素,以梅钢生产的焊瓶钢HP295为例构建表面纵裂预报系统,利用改进的BP网络预报表面纵裂,通过系统的分析发现焊瓶钢HP295表面纵裂产生的原因主要是二冷水分配不均匀.因此实际生产中,通过调节二冷水比例减少表面纵裂的产生.

关键词：表面纵裂、预报、BP神经网络、数据采集、改进措施

所属期刊栏目：29

分类号：TF777.1(炼钢)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50774018;国家高技术研究发展计划项目2007AA03Z556

在线出版日期：2008-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1306-1309