郑州轻工业学院学报（自然科学版）
鄭州輕工業學院學報（自然科學版）
정주경공업학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF ZHENGZHOU INSTITUTE OF LIGHT INDUSTRY(NATURAL SCIENCE)
2012年
3期
89-92
,共4页
板形控制%智能优化算法%模式识别%径向基神经网络
闆形控製%智能優化算法%模式識彆%徑嚮基神經網絡
판형공제%지능우화산법%모식식별%경향기신경망락
针对传统基于神经网络的板形模式识别方法具有网络精度较低、在线识别速度慢和网络模型建模复杂等技术问题,提出了一种基于智能优化型径向基神经网络的板形模式识别方法.在基于训练数据进行神经网络建模过程中,采用一种改进的粒子群优化控制算法进行网络架构节点数目和网络参数值的离线优化,因而所得方法具有网络结构简单、泛化能力强等优点.仿真实验结果表明,该方法是一种有效板形模式识别方法,有利于提高板形控制精度.
針對傳統基于神經網絡的闆形模式識彆方法具有網絡精度較低、在線識彆速度慢和網絡模型建模複雜等技術問題,提齣瞭一種基于智能優化型徑嚮基神經網絡的闆形模式識彆方法.在基于訓練數據進行神經網絡建模過程中,採用一種改進的粒子群優化控製算法進行網絡架構節點數目和網絡參數值的離線優化,因而所得方法具有網絡結構簡單、汎化能力彊等優點.倣真實驗結果錶明,該方法是一種有效闆形模式識彆方法,有利于提高闆形控製精度.
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