计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2010年
8期
1756-1758
,共3页
神经网络%热轧带钢%预估法
神經網絡%熱軋帶鋼%預估法
신경망락%열알대강%예고법
为提高产品质量,降低产品成本,开发了板材的屈服强度、抗拉强度、延伸率等力学性能的预测模型;介绍了建立热轧带钢力学性能质量模型的数据挖掘过程;用普通神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,模型预测结果的5%命中率是0.508;然后,提出一种新的建模方法--预估法,该方法是以三层BP神经网作为基本模型,通过增加模型层数,缩小底层子模型的预测范围,从而提高模型的泛化能力,这种方法的关键问题是能够对测试数据实现正确分类;利用该方法建立起质量模型,预测结果的5%命中率达到0.706,完全可以满足现实生产需要.
為提高產品質量,降低產品成本,開髮瞭闆材的屈服彊度、抗拉彊度、延伸率等力學性能的預測模型;介紹瞭建立熱軋帶鋼力學性能質量模型的數據挖掘過程;用普通神經網絡建立起由工藝參數預測力學性能的質量模型,模型預測結果的5%命中率是0.508;然後,提齣一種新的建模方法--預估法,該方法是以三層BP神經網作為基本模型,通過增加模型層數,縮小底層子模型的預測範圍,從而提高模型的汎化能力,這種方法的關鍵問題是能夠對測試數據實現正確分類;利用該方法建立起質量模型,預測結果的5%命中率達到0.706,完全可以滿足現實生產需要.
위제고산품질량,강저산품성본,개발료판재적굴복강도、항랍강도、연신솔등역학성능적예측모형;개소료건립열알대강역학성능질량모형적수거알굴과정;용보통신경망락건립기유공예삼수예측역학성능적질량모형,모형예측결과적5%명중솔시0.508;연후,제출일충신적건모방법--예고법,해방법시이삼층BP신경망작위기본모형,통과증가모형층수,축소저층자모형적예측범위,종이제고모형적범화능력,저충방법적관건문제시능구대측시수거실현정학분류;이용해방법건립기질량모형,예측결과적5%명중솔체도0.706,완전가이만족현실생산수요.
