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针对影响板形的6个主要因素，利用人工神经网络技术，通过对现场采集的大量数据样本的学习，建立了一种优化的6-10-12-1结构BP前馈型网络板形预测和控制模型。仿真与实验结果表明：该模型预测和控制板形精度的平均误差绝对值均在5％之内，具有较好的效果，可应用于板形在线预测与控制。
基于人工神经网络的一种板形反馈控制
【摘 要】
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针对影响板形的6个主要因素，利用人工神经网络技术，通过对现场采集的大量数据样本的学习，建立了一种优化的6-10-12-1结构BP前馈型网络板形预测和控制模型。仿真与实验结果表明：该
【机 构】
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湘潭工学院机械工程及自动化系
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2001年3期
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