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基于神经网络的轧制力预报模型 岳宗敏;王小林 【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》 【年(卷),期】2008(025)004 【摘 要】采用了BP神经网络对热轧无缝钢管穿孔过程中轧制力进行预测,在BP算法学习过程中引入了附加动量法和自适应学习速率,结合Levenberg-Marquardt优化方法,加快了学习时的收敛速度,试验证明,取得了良好的学习和测试效果.研究结果可为斜轧穿孔工具设计和工艺调整提供一定的理论依据,对解决生产中出现的实际问题、开发新产品和新工艺提供有效的指导. 【总页数】5页(P417-421) 【作 者】岳宗敏;王小林 【作者单位】安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山,243002;安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山,243002 【正文语种】中 文 【中图分类】TP183 【相关文献】 1.基于Matlab的BP神经网络轧制力预报模型及应用 [J], 刘欣玉;潘露;帅美荣 2.基于径向基神经网络的薄板平整轧制力预报模型 [J], 段雪厚;王石刚;徐威;唐成龙 3.基于神经网络和自适应预报模型参数的平整轧制力模型 [J], 马庆龙;王东城;刘宏民;席英信;郝彦军;吴斌 4.基于灰色关联分析的神经网络轧制力预报模型的研究 [J], 田建艳;张鹏飞;刘思峰 5.基于小脑模型神经网络的轧制力预报模型 [J], 孙克;王长松;罗永军 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买 本文来源：https://www.dywdw.cn/2ee138d6132de2bd960590c69ec3d5bbfc0ada5f.html
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2023-05-19
