隐层神经元数对基于神经网络的自相关过程控制的影响

摘要

将传统修哈特控制图应用于自动化连续生产过程,经常会引发大量虚发报警.使用神经网络方法对存在相关性的连续生产过程进行研究时,取得了良好效果.本文在使用BP神经网络对自相关过程进行监控的基础之上,对隐层神经元数对于神经网络训练收敛性及识别率的影响进行分析研究.针对一定的输入层神经元数,选择合适的隐层神经元数将极大的改善网络的训练效果并提高网络的识别率.