一种改进的前馈神经网络结构及其在复杂系统建模中的应用

李换琴; 万百五

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针对包含多道加工工序、输入变量很多的复杂工业系统建模精度难以提高的问题,提出一种改进的前馈神经网络结构,输入变量不是由同一层输入,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入,真实反映了大工业过程的各生产工序中的参数发生作用的时间顺序.同时由于输入变量在适当的时候输入网络,从而使网络的规模减小.该神经网络是处理高维问题,尤其是建立包含多道加工工序的大工业过程模型问题的强有力工具.将该神经网络用于热连轧产品质量建模,经过实测数据拟合与检验,仿真结果表明:提出的小波神经网络结构是可行的而且有很好的应用前景.

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来源
《计算机工程与应用》 |2004年第3期|206-208232|共4页
作者
李换琴; 万百五;
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作者单位

西安交通大学理学院;

西安;

710049;

西安交通大学系统工程研究所;

西安;

710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非电子计算机;
关键词
神经网络; 小波; 高维; 三输入层; 大工业过程; 加工工序; 质量模型; 热连轧机;

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