检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,北京100083
出 处:《河北冶金》2005年第1期13-15,24,共4页Hebei Metallurgy
摘 要:为了提高半无头轧制精轧宽展的预测精度,采用BP神经网络方法代替传统数学模型进行宽展预测,并采用改进的BP神经网络算法提高学习速度,与传统数学模型方法得到的预测精度作比较,结果表明采用此方法预测精度更优。In order to improve the predictable precision of lateral spread in finishing stands of semi-endless rolling, the BP neural networks is used to predict the lateral spread instead of the traditional mathematical model. An improved algorithm of BP neural network is used to improve learning speed. The results show that the predictable precision of BP neural networks is better than that of traditional mathematical models.
分 类 号:TG335.1[金属学及工艺—金属压力加工]
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