国家自然科学基金(60973042)

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基于粗糙集和神经网络的薄带钢厚度预测被引量：2
《济南大学学报（自然科学版）》2014年第2期110-113,共4页刘莹莹 王焱 
国家自然科学基金(60973042);山东省自然科学基金(Y2008G20;2008F61)
针对传统数学模型预测精轧出口厚度逐渐不能满足精度要求的现象,提出一种基于粗糙集和神经网络的热轧薄带钢厚度预测方法。该方法通过对精轧出口厚度影响因素进行属性约简,找出主要影响因素,以此作为径向基函数神经网络预测模型的输入,...
关键词：热连轧 粗糙集 RBF神经网络 薄带钢 
基于SVM热轧板形识别
《信息技术与信息化》2013年第1期81-83,共3页李超 王焱 
国家自然科学基金(60973042)
本文提出了一种热轧板形缺陷分类识别方法,利用支持向量机(SVM)多分类方法中的一对一策略实现了对常见几种板形缺陷的识别,并使用网格搜索法对参数进行了优化。仿真实验证明,该方法行之有效。
关键词：支持向量机 热轧 板形识别 多分类 
改进的GM(1,1)模型在中长期负荷预测中的应用
《计算机应用与软件》2012年第5期13-15,19,共4页李永在 范成贤 王焱 王端 
国家自然科学基金项目(60973042);山东省自然科学基金项目(Y2008F61;Y2008G20)
针对灰色GM(1,1)模型不适合中长期电力负荷预测的特点,对其进行了改进,提出一种新的模型:具有参数修正的灰色关联度加权组合预测模型。在此模型中采用数据分段预测,同时,为了防止预测数据增长过快,误差过大,对每个分段模型进行了参数修...
关键词：负荷预测 灰色关联 加权组合 参数修正 
小波包-BP神经网络结合的热轧带钢缺陷识别
《济南大学学报（自然科学版）》2012年第1期41-44,共4页董振虎 王焱 
国家自然科学基金(60973042);山东省自然科学基金(Y2008G20;Y2008F61)
基于热轧带钢的表面往往存在着很多缺陷,目前的识别方法存在着误识率高的问题,提出一种基于小波包分解的提取图像特征的方法,将提取的图像的能量特征向量输入BP神经网络分类器,对麻点、夹杂和结疤3种缺陷进行识别,仿真结果表明这种方法...
关键词：小波包分析 BP神经网络 热轧带钢表面缺陷 
P-sets and Its Dependence Characteristic
《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》2011年第4期494-498,共5页周玉华 赵文菊 张冠宇 
Supported by the Natural Science Foundation of Zhumadian, Henan, China(11704);Supported by the National Natural Science Foundation of Shandong Province(60973042);Supported by the Natural Science Foundation of Shandong Province(Y2008F61, Y2008G20)
P-sets is a set pair, it is composed of internal P-set and outer P-set, it has dynamic characteristic. By using structure of P-sets, dependence theorem and identification theorem are proposed in this paper.
关键词：P-SETS dependence in sets dependence theorem identification theorem 
基于SODM的支持向量机的多分类器融合算法被引量：2
《统计与决策》2011年第17期37-39,共3页宋磊 
国家自然科学基金资助项目(60973042);全国统计科学研究计划资助项目(2009LY061);山东省软科学计划资助项目(2009RKB096);济南市软科学计划资助项目(200817066)
为了解决支持向量机算法在大样本处理的"过学习"现象,文章设计出在并行系统中使用的多分类器支持向量机算法,应用多支持向量机分类器系统代替单一分类器,解决了大样本数据集上学习内存开销大、训练速度慢的缺点;同时,提出了一种自组织...
关键词：支持向量机 自组织选择性融合 多分类器 并行学习 
基于Sigmoid函数参数调整的双隐层BP神经网络的板形预测被引量：6
《化工自动化及仪表》2010年第4期42-44,48,共4页张雪伟 王焱 
国家自然科学基金资助项目(60973042);山东省自然科学基金资助项目(Y2008G20)
提出一种改进的BP神经网络处理板形缺陷数据的方法,建立双隐层BP神经网络模型,并对Sigmoid激活函数的形状进行调节。将其应用到冷轧的板形缺陷识别中,与利用Levenberg-Marquardt规则训练的BP神经网络预测结果作对比,表明该方法不仅有效...
关键词：板形识别 双隐层BP神经网络 SIGMOID函数 L-M优化算法 
基于神经网络的轧辊偏心信号辨识方法被引量：10
《济南大学学报（自然科学版）》2010年第2期163-166,共4页毕俊杰 王焱 吕士辉 
国家自然科学基金(60973042);山东省自然科学基金项目(Y2008G20)
针对轧辊偏心信号具有周期性的特点,以及快速傅里叶变换(FFT)算法无法建立精确数学模型的缺陷,提出一种基于FFT算法的神经网络轧辊偏心信号辨识方法。该方法采用FFT算法估计轧辊偏心信号的频率,用神经网络计算得出信号的幅值和相角。仿...
关键词：FFT算法 频率估计 频谱分析 神经网络 
热轧带钢短行程智能控制综述被引量：4
《山东冶金》2009年第6期3-5,8,共4页薛丽 王焱 
国家自然科学基金(60973042);山东省自然科学基金(Y2008G20;Y2008F61)资助项目
论述了智能技术在热轧带钢短行程控制领域的应用,其中包括模糊控制、神经网络、遗传算法、粒子群优化等算法。这些算法可以更好地提高板宽控制精度,提高成材率和后续用户的钢材利用率。智能控制已成为轧钢短行程控制方面的一个发展趋势。
关键词：智能技术 热轧带钢 短行程控制 
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