基于关键输入和多输入层高维小波网络

李换琴; 万百五

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基于关键输入和多输入层高维小波网络

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提出一种基于关键输入和加工工序的多输入层高维小波神经网络结构,该网络结构是在传统前馈神经网络的基础上,将一部分输入节点根据实际情况移到神经网络的相关隐层,关键输入节点不仅与随后一层隐节点相连,而且与输出节点相连,更真实地反映了大工业生产过程中变量之间复杂的函数关系.将该种小波网络模型应用于连铸连轧生产线产品质量建模,其效果较其他4种神经网络为优越.

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来源
《自动化学报》|2004年第6期|939-943|共5页
作者
李换琴; 万百五;
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作者单位

西安交通大学理学院,西安,710049;

西安交通大学系统工程研究所,西安,710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P321;
关键词
关键输入; 小波神经网络; 多输入层; 加工工序; 高维; 质量模型;
入库时间 2022-08-18 06:04:47

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