【摘 要】
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为了解决传统的板形识别与控制中的识别精度低,控制速度慢等问题,将粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和误差反传递（back propagation,BP）算法混合训练的PSO-BP网
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,东北大学信息科学与工程学院
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为了解决传统的板形识别与控制中的识别精度低,控制速度慢等问题,将粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和误差反传递（back propagation,BP）算法混合训练的PSO-BP网络引入到板形的识别与控制中.首先根据板形轧制的历史数据,建立预测板形的神经网络,得到反映板形控制手段对板形特征参数影响的效应矩阵,同时根据理论数据建立对板形进行模式识别的神经网络.这些都是离线进行的,而且对一批板材只需训练一次神经网络,在线轧制过程中只需要根据识别网络的识别结果和效应
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