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熊涛 , 程晓茹 , 谭成楠
钢铁研究
采用回归分析法和神经网络法分别建立了3000mm中厚板轧机轧制力矩模型,将2种模型比较表明,用BP网络建立的模型计算精度好,预报的轧制力矩相对误差小于5%,可以满足生产需要.
关键词: 轧制力矩 , 数学模型 , BP神经网络 , MATLAB软件
杨阳 , 何小瓦 , 辛春锁
宇航材料工艺 doi:10.3969/j.issn.1007-2330.2011.05.022
描述了参数估计在激光脉冲法测量热扩散率中应用的基本原理,研究了试验过程中热损失对试样背面温升的影响,计算了热扩散率、热损失系数和能量系数的敏感性系数,依据单纯形搜索法原理,采用MATLAB软件对试验数据进行了参数估计运算,并验证其可行性.
关键词: 参数估计 , 激光脉冲法 , 敏感性系数 , MATLAB软件
魏立群
上海金属 doi:10.3969/j.issn.1001-7208.2005.04.011
应用MATLAB神经网络工具箱训练BP网络的基本原理和方法,建立了2350中板轧机轧制压力和轧制力矩的BP网络.预报计算表明:该BP网络高效简便、计算精度好,所训练好的BP网络预报2350中板轧机的轧制压力和轧制力矩的相对误差小于5%,满足生产控制的要求.
关键词: MATLAB软件 , BP网络 , 2350中板轧机 , 轧制压力 , 轧制力矩
