制定轧钢规程的智能方法

钢铁研究学报, 2004, 16(3): 71-74.

1.重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆,400033

2.重庆大学自动化学院,重庆,400044

3.钢铁研究总院,北京,100081

4.钢铁研究总院,北京,100081

An Intelligence Method for Establishing Rolling Regulation

基于范例的推理具有简化知识获取过程、求解效率高、进行知识积累等特点.笔者论述了如何将此方法应用于中厚板轧制过程的规程制定,并提出了一种将BP神经网络算法用于预报轧制力,进行范例调整的方法.

[1]	王焱,刘景录,孙一康.基于IGA-BP网络混合模型的冷连轧机组负荷分配优化法[J].钢铁研究学报,2002(03):64-67.
[2]	胡贤磊,矫志杰,邱红雷,刘相华,王国栋.综合等负荷函数法在中厚板规程分配中的应用[J].钢铁研究学报,2003(02):24-26,54.
[3]	AAMODT A;Plaza E .Case-Based Reasoning: Foundational Is-sues, Methodological Variations, and System Approaches[J].AI Communications,1994,7(01):39-59.
[4]	Watson I;Marir F .Case-Based Reasoning: A Review[J].Knowledge Engineering Review,1994,9(04):327-354.

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