郭贤利
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彭世恒
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仇圣桃
钢铁研究学报
为了更好地应用BP神经网络对连铸板坯质量进行在线诊断,基于连铸生产特点,利用采集的过程数据建立了符合生产实际的均一化函数.通过分析BP神经网络中各参数对网络性能及诊断准确率的影响,对BP神经网络的结构及学习算法进行修正,使该网络有选择和有区分地学习铸坯质量知识.结合某钢厂连铸现场数据,以黏结为例,建立了6种网络模型,对各模型算法进行了比较测试.结果表明:采用自定义函数均一化样本或采用提出的差异性算法训练神经网络,均可明显提高诊断准确率;采用选择性算法可确保诊断准确率不变的同时,提高学习速度;修正的算法更能很好地符合连铸生产实际.
关键词:
连铸板坯
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在线诊断
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BP神经网络
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修正算法
