论文部分内容阅读
传统数学模型对非线性系统进行预测往往造成较大误差,而BP神经网络能取得较好的效果.本文将BP神经网络的思想用于热连轧精轧自然宽展预测,研究并建立了基于BP神经网络的精轧自然宽展预测控制数学模型,经用现场实测数据仿真验证表明该模型大大优于传统的数学预测模型的预测精度.
BP神经网络在带钢宽展预测中的应用
【摘 要】
：
传统数学模型对非线性系统进行预测往往造成较大误差,而BP神经网络能取得较好的效果.本文将BP神经网络的思想用于热连轧精轧自然宽展预测,研究并建立了基于BP神经网络的精轧
【机 构】
：
南昌大学,南昌大学
【出 处】
：
南昌大学学报(工科版)
【发表日期】
：
2003年3期
其他文献
制备了具有微纳复合结构的超疏水表面,对其结霜过程进行了可视化观测,揭示了结霜初期表面凝结液滴的自跳跃行为及其对结霜过程的影响,并与普通表面的结霜过程进行了对比研究.
具体介绍了以Span、Tween系列的复配乳化剂,以HLB值选择乳化剂,进行柴油的掺水实验,制成乳化柴油.具体分析了影响乳化柴油稳定性的因素及乳化原理.通过适当的乳化工艺及合适
以水玻璃、硫酸为原料,采用化学沉淀法制备出纳米SiO2微粉.讨论了反应物的浓度、沉淀溶液的pH值等多种工艺因素对产品性能的影响,并探讨了纳米SiO2微粉的形成机理.TEM、BET表
由于传统标记语言的种种缺陷,在迅速发展的网络时代,已逐渐不能满足网络、程序员以及不同用户的需求.特别是在异构数据库之间进行数据转换的情况下,一般的标记性语言几乎没有
为提高显微CT重建图像的空间分辨率,提出了一种基于字典学习的超分辨率图像重建算法.首先,将重建图像进行网格细化,并使用面积权值模型实现对投影过程的精确建模.然后,选择高