...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of iron and steel research >Mechanical Property Prediction of Strip Model Based on PSO-BP Neural Network
【24h】

Mechanical Property Prediction of Strip Model Based on PSO-BP Neural Network

机译：基于PSO-BP神经网络的带钢模型力学性能预测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Mechanical property prediction of hot rolled strip is one of the hotspots in material processing research.To avoid the local infinitesimal defect and slow constringency in pure BP algorithm,a kind of global optimization algorithm-particle swarm optimization (PSO) is adopted.The algorithm is combined with the BP rapid training algorithm,and then,a kind of new neural network (NN) called PSO-BP NN is established.With the advantages of global optimization ability and the rapid constringency of the BP rapid training algorithm,the new algorithm fully shows the ability of nonlinear approach of multilayer feedforward network,improves the performance of NN,and provides a favorable basis for further on-line application of a comprehensive model.
机译：热轧带钢的力学性能预测是材料加工研究的热点之一。为了避免局部无穷缺陷和纯BP算法收敛速度慢的问题，采用了一种全局优化算法-粒子群算法（PSO）。结合BP快速训练算法，建立了一种新的神经网络PSO-BP NN。该算法具有全局优化能力和BP快速训练算法的快速收敛性。证明了多层前馈网络非线性方法的能力，提高了神经网络的性能，为进一步在线应用综合模型提供了有利的基础。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号