【摘 要】
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以钢铁企业的大型工业生产线连铸连轧机为典型生产过程,采用高维小波神经网络技术,研究复杂工业系统产品高精度高维质量模型建立的一般方法.一方面研究了如何在神经网络模型
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以钢铁企业的大型工业生产线连铸连轧机为典型生产过程,采用高维小波神经网络技术,研究复杂工业系统产品高精度高维质量模型建立的一般方法.一方面研究了如何在神经网络模型中引进更多可以利用的复杂工业生产过程的信息,以改进现有神经网络模型结构,进而提出新的更合理的神经网络模型,达到提高神经网络对系统逼近的精度;另一方面针对BP算法存在的局部极小和维数灾难问题,对神经网络学习算法进行了深入的研究,提出了一种全局优化学习算法和两种大规模神经网络学习算法.主要内容如下:1.根据现场数据的特点和小波函数的特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法.2.提出一种基于加工工序的高维输入小波神经网络结构.3.提出一种基于关键输入和加工工序的多输入层高维小波神经网络结构,该网络结构是在多输入层神经网络的基础上,将关键输入节点不仅与随后一层隐节点相连而且直接与输出节点相连.4.提出一种模块神经网络的建模方法.该方法通过增加一个输入变量使得模型命中率提高5％.5.首次将填充函数法用于训练前向神经网络,提出一种训练前向神经网络的确定型全局优化算法.6.提出了两种大规模神经网络学习算法.一种是节省内存的改进拟牛顿学习算法,另一种是基于非精确线搜索的共轭梯度法,给出了详细的算法实现过程.利用提出的算法训练神经网络建立32输入工业产品质量模型,结果表明了算法的有效性.
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