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基于IMSE的神经网络优化设计方法在板厚板形控制中的应用 被引量:2

Application of Neural Network Optimized Design Based on Immune Modulated Symbiotic Evolution (IMSE) to AGC-ASC System
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摘要 提出基于免疫调节的共生进化算法 (IMSE)的神经网络优化设计方法 ,融入了免疫调节原理中的浓度抑制调节机制以保持个体的多样性 ,有效地克服了未成熟收敛现象 .在应用于二机架冷连轧板厚板形综合控制系统中的仿真实验表明 ,该方法能很好地适应复杂环境 。 Optimized design of neural network based on immune modulated symbiotic evolution (IMSE) was proposed, which combines the adjustment of antibody of immune modulated theory so as to keep the individual diversity, eliminates effectively the premature convergence. The results of simulation experiment applied in AGC-ASC system of the two stands reversing tandem cold mill show that this method is suited to the complicated climate, and has good convergence and resisting disturbance.
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第12期2264-2267,共4页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 国家"十五"重大技术装备研究项目 ( ZZ-0 2 -13 B-0 3 -0 3 )资助
关键词 免疫调节 共生进化算法 神经网络 板厚板形控制 immune modulate symbiotic evolutional arithmetic neural network AGC-ASC system
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Vladimir B.Ginzburg.Selection of optimum strip profile and flatness technology for rolling mills[J].I&S Engineer,1997(7):30-37.
  • 2RJ Martin Myers,Gauge,shape and profile control using a shapemeter[J].Steel Times International,1996(3):30-34.
  • 3Whitley D. Genetic reinforcement learning for neural control problems[J].Machine Learning,1993,13:259-284.

同被引文献71

引证文献2

二级引证文献4

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