赵文保

作品数：4被引量：20H指数：3
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供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
发文主题：板形模式识别云模型板形控制网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
发文期刊：《中国机械工程》《沈阳大学学报（自然科学版）》《中南大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于T-S云推理网络的板形智能控制对比研究被引量：3
《中南大学学报（自然科学版）》2013年第11期4461-4467,共7页张秀玲 赵文保 徐腾 赵亮 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
将具有处理数据不确定性的云模型和T-S模糊神经网络相结合,设计T-S云推理网络,基于此网络,建立板形识别模型和轧机板形预测模型。针对900HC可逆冷轧机,设计板形控制系统,研发一种简捷的控制器;基于900HC的实测数据先离线训练确定控制器...
关键词：云模型 T—S云推理网络 板形识别模型 轧机预测模型 板形控制 
基于改进TS云推理网络的板形模式识别方法被引量：7
《中南大学学报（自然科学版）》2013年第2期580-586,共7页张秀玲 赵文保 张少宇 徐腾 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
将云模型与T S模糊神经网络相结合,利用正态云代替模糊神经网络的隶属度函数,构成T S云推理网络。该网络综合考虑了模糊逻辑的快速性和云模型处理数据的不确定性,增强了网络处理数据的能力,同时分析了T S云推理网络的结构和稳定性。在...
关键词：云模型 TS模糊神经网络 最速下降法 板形 模式识别 
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 
基于人工蜂群算法的Elman网络板形预测被引量：5
《沈阳大学学报（自然科学版）》2012年第3期38-42,共5页张秀玲 赵文保 李少清 徐腾 
国家自然科学基金资助项目(50675186)
针对常规Elman网络泛化能力差的缺点,以及工业生产中对高精度板形预测模型的需要,用人工蜂群算法(ABC)代替误差反传算法训练Elman网络,建立了一个基于Elman网络的板形预测模型.神经网络的隐层节点数通过经验公式和仿真试验来确定.通过...
关键词：人工蜂群算法 ELMAN网络 板形预测模型 泛化能力 
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