基于优化终端滑模模糊神经网络的板形模式识别

发布时间：2018-03-31 10:13

  本文选题：冷轧板　切入点：板形模式识别　出处：《矿冶工程》2017年05期

【摘要】：针对板形模式识别问题,将板形信号离散化、归一化,作为终端滑模模糊神经网络的学习样本,建立识别模型。在模糊神经网络的基础上,利用终端滑模权值调整律代替梯度下降法的权值调整律,提高网络的精度。为了进一步提高识别的精度以及收敛速度,引入布谷鸟算法优化模糊神经网络的模型参数。仿真结果表明,提出的识别模型对训练样本和未训练样本的平均最小方差分别为0.000 5和0.011 0,比模糊神经网络(FNN)和径向基神经网络(RBF)的值都小。对某冷轧厂宽度1 040 mm带材的一组实测板形数据识别结果表明,相比于FNN和RBF网络,CS-TSMFNN的识别效果更好。
[Abstract]:In order to solve the problem of shape pattern recognition, the shape signal is discretized and normalized, which is used as the learning sample of terminal sliding mode fuzzy neural network, and the recognition model is established. In order to improve the accuracy of the network, the terminal sliding mode weight adjustment law is used instead of the gradient descent method to improve the accuracy of the network. The model parameters of fuzzy neural network are optimized by Cuckoo algorithm. The simulation results show that, The average minimum variance for training and untrained samples is 0.000 5 and 0.011 0 respectively, which is smaller than that of fuzzy neural network (FNN) and radial basis function neural network (RBFN). The recognition results of measured shape data show that, The recognition effect of CS-TSMFNN is better than that of FNN and RBF networks.
【作者单位】： 燕山大学电气工程学院工业计算机控制河北省重点实验室;
【基金】：河北省自然科学基金(F2016203006)
【分类号】：TG334.9;TP183

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本文编号：1690282