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文章标题： 基于三次样条权函数神经网络的钢坯温度预报
发表期次： 2010 年 02 期
作者名： 张捍东 黄鹏程 李 俊
作者单位： 安徽工业大学 电气信息学院，马鞍山 ２４３００２
关键词： 钢坯；温度预报；三次样条权函数；神经网络
中文摘要：       针对传统神经网络对钢坯温度预报存在的一些缺点，如：隐层数不易确定，网络训练对初值敏感等。该文利用三次样条权函数神经网络建立了钢坯温度预报模型，克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明该模型具有较高的精度。
英文部分：

Ｓｌａｂ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｗｉｔｈ Ｃｕｂｉｃ Ｓｐｌｉｎｅ Ｗｅｉｇｈｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ

ＺＨＡＮＧ Ｈａｎ-ｄｏｎｇ，ＨＵＡＮＧ Ｐｅｎｇ-ｃｈｅｎｇ，ＬＩ Ｊｕｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ， Ａｎｈｕｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｍａ’ａｎｓｈａｎ ２４３００２， Ｃｈｉｎａ）
Abstract：Aiming at ｓｏｍｅ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｏｎ ｂｉｌｌｅｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ， ｓｕｃｈ ａｓ： ｈａｒｄ ｔｏ ｆｉｘ ｔｈｅ ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ ｕｎｉｔｓ， ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｉｎｉｔｉａｌ ｆｏｒ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｔｒａｉｎｉｎｇ， ｅｔｃ， ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｎｅｗ ｂｉｌｌｅｔ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｕｂｉｃ ｓｐｌｉｎｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｔｈｅ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｒｅ ｏｖｅｒｃｏｍｅ， ａｎｄ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｈａｓ ｈｉｇｈｅｒ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．
Key words：slab； ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ； ｃｕｂｉｃ ｓｐｌｉｎｅ ｗｅｉｇｈｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ； ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
文章           
  
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