基于神经网络与粒子群优化算法的82B钢工艺条件的优化研究
来源期刊：冶金自动化2008年第6期
论文作者：赵英凯 李方方
关键词：粒子群优化; 神经网络; 适应度函数; 82B钢;
摘 要：针对82B钢生产的数学模型不稳定、优化函数难以建立的问题,首先利用神经网络对这个复杂系统进行建模,然后利用建模得到的抗拉强度、延伸率和断面收缩率去确定粒子群优化算法(PSO)的适应度函数,进而得到82B钢生产时的最佳工艺条件.仿真结果表明,粒子群算法预测精度高、收敛速度快,可以有效地解决82B钢的优化问题.
赵英凯1，李方方2
(1.南京工业大学,江苏,南京,210046;
2.南京信息职业技术学院,软件学院,江苏,南京,210046)
摘要:针对82B钢生产的数学模型不稳定、优化函数难以建立的问题,首先利用神经网络对这个复杂系统进行建模,然后利用建模得到的抗拉强度、延伸率和断面收缩率去确定粒子群优化算法(PSO)的适应度函数,进而得到82B钢生产时的最佳工艺条件.仿真结果表明,粒子群算法预测精度高、收敛速度快,可以有效地解决82B钢的优化问题.
关键词:粒子群优化; 神经网络; 适应度函数; 82B钢;
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