李晓华
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：西安交通大学自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构被引量：2
- 2004年
- 提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入 ,从而使网络的规模减小 ;同时 ,隐层神经元的激励函数是一维小波函数 ,避免了多元小波函数带来的维数灾难问题。因此 ,该神经网络是处理高维问题的有效工具 ,尤其适用于包含多道加工工序的大工业过程的建模。将该神经网络用于热连轧产品质量建模 ,并经过了实测数据拟合与检验。试验结果表明 ,提出的小波神经网络结构是可行的 ,而且有很好的应用前景。
- 李换琴李晓华万百五
- 关键词：小波神经网络高维输入大工业过程热连轧机
