板形模式识别

作品数：21被引量：103H指数：6
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相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
相关作者：张秀玲刘宏民贾春玉逄宗鹏刘建更多>>
相关机构：燕山大学北京科技大学辽宁科技大学中南大学更多>>
相关期刊：《矿冶工程》《钢铁》《工业仪表与自动化装置》《工程科学学报》更多>>
相关基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省教育厅科学技术研究计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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基于IHPO-KELM的冷轧带钢板形模式识别被引量：2
《矿冶工程》2023年第6期162-168,共7页周亚罗 张少川 刘文广 张瑞成 
河北省自然科学基金(F2018209201);唐山市科技局科技计划项目(22130213G)。
针对目前板形识别方法存在的识别精度低、速度慢等问题,提出了一种改进猎食者算法优化核极限学习机(IHPO-KELM)的冷轧带钢板形识别模型。首先,为减少网络中初始参数的数量、提高板形识别的精度与速度,采用了核极限学习机(KELM)网络;其次...
关键词：板形缺陷 冷轧带钢 板形识别 改进猎食者算法 神经网络 核极限学习机 
基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法被引量：1
《矿冶工程》2023年第2期140-144,148,共6页吕冠艳 田学东 李奋华 
国家自然科学基金青年科学基金(11501498);山西省教育科学“十四五”规划课题(GH⁃21060)。
为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统El...
关键词：海鸥算法 混沌映射 板形模式识别 ELMAN神经网络 板形控制 
基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别被引量：7
《中国机械工程》2018年第1期95-103,共9页吴忠强 康晓华 于丹琦 
国家自然科学基金资助项目(U1260203);河北省"三三三人才工程"基金资助项目(A2016015002);河北省自然科学基金资助项目(F2016203006;F2017203304)
提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机...
关键词：板形模式识别 双变量阈值小波函数 支持向量机 布谷鸟优化算法 
基于优化终端滑模模糊神经网络的板形模式识别被引量：4
《矿冶工程》2017年第5期109-113,117,共6页吴忠强 康晓华 于丹琦 
河北省自然科学基金(F2016203006)
针对板形模式识别问题,将板形信号离散化、归一化,作为终端滑模模糊神经网络的学习样本,建立识别模型。在模糊神经网络的基础上,利用终端滑模权值调整律代替梯度下降法的权值调整律,提高网络的精度。为了进一步提高识别的精度以及收敛速...
关键词：冷轧板 板形模式识别 模糊神经网络 快速终端滑模 布谷鸟优化算法 
GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现被引量：4
《中国机械工程》2016年第17期2341-2347,共7页李海滨 高武杨 来永进 张秀玲 
国家自然科学基金资助项目(61007003);河北省自然科学基金-钢铁联合研究基金资助项目(E2015203354);河北省教育厅科学研究计划;河北省高等学校自然科学研究重点项目(ZD2016100)
针对现有神经网络大多是在软件的基础上进行仿真,训练时间长,不利于工程实际应用的问题,提出了GA-T-S云推理网络板形模式识别的DSP实现方法。首先以设计的板形模式识别GA-T-S云推理网络模型为基础,利用TI TMS320F2812完成T-S云推理网络...
关键词：T-S云推理网络 板形识别 数字信号处理器 硬件实现 遗传算法 
超宽带钢冷连轧机板形模式识别被引量：3
《工程科学学报》2015年第S1期6-11,共6页包仁人 张杰 李洪波 贾生晖 刘海军 肖晟 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-TP-14-019A2)
引入以三次勒让德多项式表达的基本板形模式,并采用基于最小二乘原理的回归分析方法建立了板形模式识别模型.对某厂2180 mm CVC(continuously variable crown)超宽带钢冷连轧机和1550 mm UCM(universal crown mill)普通宽带钢冷连轧机...
关键词：超宽轧机 三次板形缺陷 模式识别 最小二乘回归 非对称板形控制 
一种基于CMAC神经网络的板形模式识别新方法被引量：1
《河北工业科技》2014年第3期209-214,共6页李艳 张自立 吕建红 
针对传统的板形识别模型在识别板形时,由于板宽的变化需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务,网络学习工作量大,网络存在收敛速度慢,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,建立了一种新的基于CMAC神经网络的板形模式识别...
关键词：板形 模式识别 CMAC神经网络 欧式距离 
基于改进T-S云推理网络的板形模式识别方法研究
《计算机光盘软件与应用》2014年第4期106-107,共2页周珍娟 
隶属度函数的替代方式是正态云,是把T-S和云模型二者进行了网络的有机结合,继而构成了T-S的云推理网络系统。此网络很清晰的对T-S云推理的稳定性和结构进行了分析,主要通过对模糊逻辑在云模型和快速性方面数据的不稳定性,继而增强网络...
关键词：T-S云推理网络 板形模式 识别方法研究 
板形模式识别的多输出最小二乘支持向量回归机新方法被引量：6
《中国机械工程》2013年第2期258-263,共6页张秀玲 张少宇 赵文保 徐腾 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
为了克服最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法不能直接应用于多输入多输出(MIMO)系统建模的缺点,通过在目标函数中加入样本绝对误差项,提出了一种多输出最小二乘支持向量回归机(MLSSVR)新算法。将MLSSVR算法应用于板形模式识别研究,提...
关键词：最小二乘支持向量回归机 多输出最小二乘支持向量回归机 板形 模式识别 
Elman神经网络的板形模式识别方法被引量：2
《智能系统学报》2010年第5期449-453,共5页张秀玲 李少清 田力勇 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
针对静态网络设计和识别时间模式的能力弱、泛化能力差、学习速度慢等缺点,建立了一个基于E lm an神经网络的板形模式识别系统.该系统由于考虑到了神经网络的过学习或过拟合问题,且通过经验公式和对比实验来确定神经网络的隐层节点数,...
关键词：板形模式识别 Ehnan神经网络 动态网络 
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