基于优化终端滑模模糊神经网络的板形模式识别

来源期刊：矿冶工程2017年第5期

论文作者：吴忠强 康晓华 于丹琦

文章页码：109 - 230

关键词：冷轧板;板形模式识别;模糊神经网络;快速终端滑模;布谷鸟优化算法;

摘    要：针对板形模式识别问题,将板形信号离散化、归一化,作为终端滑模模糊神经网络的学习样本,建立识别模型。在模糊神经网络的基础上,利用终端滑模权值调整律代替梯度下降法的权值调整律,提高网络的精度。为了进一步提高识别的精度以及收敛速度,引入布谷鸟算法优化模糊神经网络的模型参数。仿真结果表明,提出的识别模型对训练样本和未训练样本的平均最小方差分别为0.000 5和0.011 0,比模糊神经网络（FNN）和径向基神经网络（RBF）的值都小。对某冷轧厂宽度1 040 mm带材的一组实测板形数据识别结果表明,相比于FNN和RBF网络,CS-TSMFNN的识别效果更好。