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基于人工神经网络的板形缺陷识别

Sheet Shape Defect Identification Based on Artificial Neural Networks

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【作者】 安世奇； 王京； 孙一康；

【Author】 An Shiqi~1,2 Wang Jing2 Sun yikang2 1 (Information Engineering Institute, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China) 2 (Information Engineering Institute, Beijing University of Science and Technology Beijing 100083, China)

【机构】 内蒙古科技大学信息工程学院； 北京科技大学信息工程学院； 北京科技大学信息工程学院 包头014010； 北京科技大学信息工程学院北京100083； 北京100083； 北京100083；

【摘要】 根据带钢板形控制的要求,以北京科技大学高效轧制国家工程研究中心双机架四辊可逆式冷轧机为研究对象,运用人工神经网络理论,提出了一种智能板形识别方法,该方法提高了识别速度和精度。

【Abstract】 A intelligent pattern recognition used artificial neural network is presented to meet the requirement of controlling stripe shape, and the pattern recognition is studied by taking a double stand four high reversing cold rolling mill of USTB for example. The method improves speed and accuracy of shape recognition.

【关键词】 板形缺陷识别； 神经网络； BP算法； 可逆冷轧机；
【Key words】 Sheet shape defect identification Neural networks BP algorithm Reversing cold rolling mill；
  • 【文献出处】 仪器仪表学报 ,Chinese Journal of Scientific Instrument , 编辑部邮箱 ,2004年S1期
  • 【分类号】TP391.4
  • 【被引频次】16
  • 【下载频次】208
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