[发明专利]基于改进神经网络算法的中厚板轧制力设定值预报方法无效
| 申请号： | 201310747097.8 | 申请日： | 2013-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN103745101A | 公开（公告）日： | 2014-04-23 |
| 发明（设计）人： | 赵云涛;王胜勇;卢家斌 | 申请（专利权）人： | 中冶南方（武汉）自动化有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/12;G06N3/02 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430205 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供基于改进神经网络算法的中厚板轧制力设定值预报方法，将神经网络的拓扑结构动态调整，以及神经网络阈值和权值动态训练协调起来，从全局的角度对神经网络的各层神经元的连接权、阈值、网络结构进行动态优化；对优化后的拓扑结构中的参数进行赋值并计算，得到改进神经网络算法预报的轧制力计算值与实际值的偏差FNN；采用传统数学模型和改进神经网络算法相结合的预报模型形式，利用公式F=F0+FNN获得中厚板轧制力设定值F，其中F0为传统数学模型得到的轧制力计算值。本发明充分考虑到影响轧制力的各参数，用神经网络算法的结果对传统数学模型得到的轧制力设定值进行补偿，提高中厚板轧制力设定值的预报精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 神经网络 算法 厚板 轧制 设定值 预报 方法 | ||
【主权项】：
基于改进神经网络算法的中厚板轧制力设定值预报方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一、将神经网络的拓扑结构动态调整，以及神经网络阈值和权值动态训练协调起来，从全局的角度对神经网络的各层神经元的连接权、阈值、网络结构进行动态优化；步骤二、对步骤一优化后的拓扑结构中的参数进行赋值并计算，得到改进神经网络算法预报的轧制力计算值与实际值的偏差FNN；步骤三、采用传统数学模型和改进神经网络算法相结合的预报模型形式，利用公式F=F0+FNN获得中厚板轧制力设定值F，其中F0为传统数学模型得到的轧制力计算值。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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