基于加工工序的高维多输入层神经网络及应用

被引：8

作者：

邢进生

刘人境

汪应洛

万百五

机构：

[1] 西安交通大学管理学院,西安交通大学管理学院,西安交通大学管理学院,西安交通大学工程与科学研究院陕西西安,陕西西安,陕西西安,陕西西安,

来源：

系统工程理论与实践 | 2004年 / 02期

关键词：

神经网络; 高维多输入层神经网络; 热连轧产品;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

提出一种新的神经网络——高维多输入层神经网络,给出了这种神经网络的结构图及其学习算法.这种神经网络可看作是BP神经网络将一部分输入结点移至其某些隐层上的结果,因此具有较少的连接权;又因为这种神经网络可以依照生产流程安排除第一层以外各输入层的位置,只要位置安排合适,这种神经网络可达到比BP神经网络好的效果.文章将这神经网络按加工工序用于热轧产品质量的建模中,并将结果与BP神经网络的结果进行比较,事实表明,由于连接权值的减少,这种神经网络具有较快的学习速度,在同样的时间内可以达到比BP神经网络更好的学习效果.

引用

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