应用函数连接型神经网络预报轧制力

• 作 者: 张利
• 机 构: 大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,(辽宁,沈阳)
• 出 处: 1999年中国神经网络与信号处理学术会议
• 发表日期: 1999年期
• 关键词: 应用 函数连接型神经网络 预报 误差反向传播网络法 轧制压力 相对误差 联合激励 离线仿真 精轧机组 隐含层 增强 特性 方法

函数连接型神经网络一种无隐含层的新型网络，应用其联合激励增强特性对精轧机组的轧制压力进行预报，离线仿真表明，该方法比误差反向传播网络法预报速度快，且预报结果的相对误差基本限制在±８℅以内。