共 2 条
基于遗传小波神经网络的冷轧轧制力预报研究
被引：14
作者：
黄敏
王建辉
顾树生
不详
机构：
[1] 东北大学信息科学与工程学院
[2] 东北大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳
[3] 辽宁沈阳
[4] 辽宁沈阳
来源：
关键词：
小波神经网络;
混合遗传算法;
轧制力预报;
D O I：
10.13195/j.cd.2004.10.50.huangm.012
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
依据小波函数的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,这种网络结构类似于多层感知器,不同的是隐层神经元的激励函数为小波基函数.为使小波神经网络具有更高的学习精度和更快的收敛速度,将遗传算法、小波神经网络和梯度下降算子结合起来,提出一种遗传小波神经网络.将该网络应用于冷轧轧制力的预报,仿真结果表明预报精度大为提高.
引用
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页数：4
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