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针对板带轧制过程中用于辨识板形模式的网络精度较低、在线速度较慢和获得网络辨识模型较复杂的问题，提出了一种基于径向基函数神经网络（RBF）的板形模式识别方法。该方法使输入节点减少，网络模型简化，并用模糊C均值算法和伪逆法确定RBF网络的参数，解决了传统方法学习时间较长的问题。实验表明，该方法能有效的提高板形模式识别的精度和速度。