计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2008年
4期
546-548
,共3页
打浆度%软测量%人工神经元网络%改进BP算法
打漿度%軟測量%人工神經元網絡%改進BP算法
타장도%연측량%인공신경원망락%개진BP산법
在制浆生产过程中,打浆度是一个很重要的控制参数;针对打浆过程中打浆度难于实时在线测量的问题,建立了一种基于改进BP算法神经网络的软测量模型;首先对实际生产中的原始数据,经过误差剔除及滤波处理后得到一套训练数据和校验数据样本,然后采用改进BP算法神经网络进行训练,加快了网络收敛速度,得到了打浆度的非参数模型;实践表明,该打浆度的神经网络模型能对打浆度进行较精确的预测,并为后续进行过程控制和优化控制、提高打浆质量提供了良好的基础.
在製漿生產過程中,打漿度是一箇很重要的控製參數;針對打漿過程中打漿度難于實時在線測量的問題,建立瞭一種基于改進BP算法神經網絡的軟測量模型;首先對實際生產中的原始數據,經過誤差剔除及濾波處理後得到一套訓練數據和校驗數據樣本,然後採用改進BP算法神經網絡進行訓練,加快瞭網絡收斂速度,得到瞭打漿度的非參數模型;實踐錶明,該打漿度的神經網絡模型能對打漿度進行較精確的預測,併為後續進行過程控製和優化控製、提高打漿質量提供瞭良好的基礎.
재제장생산과정중,타장도시일개흔중요적공제삼수;침대타장과정중타장도난우실시재선측량적문제,건립료일충기우개진BP산법신경망락적연측량모형;수선대실제생산중적원시수거,경과오차척제급려파처리후득도일투훈련수거화교험수거양본,연후채용개진BP산법신경망락진행훈련,가쾌료망락수렴속도,득도료타장도적비삼수모형;실천표명,해타장도적신경망락모형능대타장도진행교정학적예측,병위후속진행과정공제화우화공제、제고타장질량제공료량호적기출.
