孟令启
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王海龙
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徐如松
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张银霞
钢铁研究学报
基于Matlab神经网络工具箱，采用改进的径向基函数(RBF)网络优化计算4200中厚板轧机的轧制温度。通过径向基层散布常数的人工调整以及神经元的自适应调整，提高了收敛速度，确定了最佳的网络结构形式。网络预测结果与在4200中厚板轧机上实测的轧件温度进行了对比，预测精度很高，表明了该网络模型的优越性。该模型可为以温度参数为主要控制对象实行自动化生产的4200轧机提供可靠的参数，也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考。
关键词:
中厚板轧机;温度;RBF网络
