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对角递归神经网络在82B钢力学性能预估中的应用

李方方 , 赵英凯 , 俞辉

钢铁研究学报

神经网络应用于系统建模时要考虑两个关键问题:一是采用的神经网络类型;二是当神经网络类型确定以后,确定网络的输入向量,这两个问题是紧密关联的.相对于BP神经网络收敛太慢,具有泛化能力的缺点,DRNN网络(对角递归神经网络)能实现动态非线性映射,具有记忆功能,可以追踪模型的变化,具有更好的预测效果.首先用关联规则方法挖掘出一些与质量指标有关的工艺条件,再结合现场工人的实际经验,找到模型的输入输出,再运用DRNN对82B钢进行建模和优化,取得了很好的预测效果.

关键词: DRNN网络 , 关联规则 , 预估 , 82B钢

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