10.3969/j.issn.1001-196X.2005.05.003
基于模糊神经网络的冷连轧机轧制力预测
建立了一种基于数学模型和模糊神经网络共同作用的冷连轧机轧制力预测模型,通过数学模型描述轧制接触面积,模糊网络预测轧制单位压力.提出将Hough变换应用于神经网络的参数确定,从而使最终设计的网络具有最佳结构参数.试验研究证明了所设计模型具有较强的泛化能力和鲁棒性,大大提高了轧制力的预报精度.
轧制力、预测、模糊神经网络、动态设计
TG337(金属压力加工)
河北省自然科学基金E2005000323
2005-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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