基于神经网络规则抽取的带钢热镀锌质量监控模型

摘要

为了克服传统神经网络产品质量监控模型中解释性差的困难,提出了基于神经网络规则抽取的带钢热镀锌质量监控模型.以带钢热镀锌生产中锌层重量监控为研究对象,利用神经网络规则抽取方法对样本数据进行学习,以知识规则的形式给出模型中输入(原料参数及生产控制参数)与输出(产品质量)间的定量关系,用于对生产控制参数的设定与更新.选取756个训练样本和376个测试样本分别对网络进行了训练和检验,结果表明,新模型中的知识规则覆盖率达到94.8%,并可根据输出变量的目标区间快速地设定各输入变量的范围,为产品质量的自动控制提供了有效的方法.