改进的神经网络在连铸板坯缺陷预报中的应用
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2008年第9期
论文作者：厉英 檀丽宏 李宝宽 刘欢
文章页码：1306 - 1309
关键词：表面纵裂;预报;BP神经网络;数据采集;改进措施;
摘 要：在传统BP神经网络算法的基础上提出了一些改进措施,如采用了变步长的学习方法、加入了动量项,以防止网络振荡,达到了加速网络收敛的效果.本研究分析了表面纵裂成因及影响因素,以梅钢生产的焊瓶钢HP295为例构建表面纵裂预报系统,利用改进的BP网络预报表面纵裂,通过系统的分析发现焊瓶钢HP295表面纵裂产生的原因主要是二冷水分配不均匀.因此实际生产中,通过调节二冷水比例减少表面纵裂的产生.
厉英1，檀丽宏1，李宝宽1，刘欢2
1. 东北大学材料与冶金学院2. 上海梅山钢铁公司炼钢厂
摘 要：在传统BP神经网络算法的基础上提出了一些改进措施,如采用了变步长的学习方法、加入了动量项,以防止网络振荡,达到了加速网络收敛的效果.本研究分析了表面纵裂成因及影响因素,以梅钢生产的焊瓶钢HP295为例构建表面纵裂预报系统,利用改进的BP网络预报表面纵裂,通过系统的分析发现焊瓶钢HP295表面纵裂产生的原因主要是二冷水分配不均匀.因此实际生产中,通过调节二冷水比例减少表面纵裂的产生.
关键词：表面纵裂;预报;BP神经网络;数据采集;改进措施;
