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《重庆大学》 2003年
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一种改进型径向基神经网络的研究及应用

王华秋  
【摘要】: 本文详细论述了径向基神经网络算法及其基于混沌遗传优化的改进型径向基神经网络算法,以及该算法在转炉提钒静态模型的建立过程中的应用。 通过参考国内外研究成果,研究并分析了径向基神经网络的研究成果和当前的进展,针对传统径向基神经网络算法存在的不足以及所需要解决的工程问题,本文提出了一种基于混沌遗传算法的改进型径向基神经网络的建模方法。针对目前国内外还没有一种成熟可靠的数学模型来对转炉提钒过程如何操作进行控制和指导,用该算法辨识转炉提钒的反应过程;并且在实际生产运行中,根据提钒前的检验数据来预测提钒时应该怎样进行操作才能保证良好的提钒效果和半钢质量,从而达到工艺生产目标的实现。 本文根据建模的需要,对建模和优化方法进行了研究和改进。 首先,本文详细分析了遗传算法进行全局搜索的基本原理之后,考虑到遗传算法在种群进化质量方面的局限性,一方面自适应地调整交叉变异概率的方法来提高种群进化质量,另一方面提出了利用混沌序列的内部有规律性对种群的初始值进行变化,这两种措施的提出克服了遗传算法的“早熟"现象的出现,并且仿真实验验证了此混沌遗传算法的有效性。 接着,本文深入探讨了神经网络基本理论以及传统径向基神经网络的学习算法,在此基础上,针对径向基神经网络逼近能力和泛化能力不理想的问题,将径向基神经网络和混沌遗传算法相结合,充分利用径向基神经网络的逼近能力和混沌遗传算法的全局搜索能力。结合点就是采用混沌遗传算法来求解径向基神经网络隐层到输出层的权值,并且仿真实验验证了改进型径向基神经网络算法的合理性。 在经过比较,确定了用改进型径向基神经网络建立转炉提钒静态数学模型,并用建立静态模型对转炉提钒过程进行离线控制。同传统的径向基神经网络控制结果比较,得出以下结论:利用混沌遗传算法求解径向基神经网络的权值比用梯度下降法调整权值的方法更容易达到全局最优解,而且提高了神经网络的逼近非线性系统的精度和速度;利用改进型径向基神经网络建立的转炉提钒模型具有自学习性、自组织性和自适应性,用该模型预测提钒辅料加入量后,钒、碳、半钢温度的各项指标的命中率均得到提高,具有生产使用价值。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP183

【引证文献】
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1 潘永惠;基于神经计算的服装缝纫性能模糊评价研究[D];江南大学;2008年
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 刘向;邹逢兴;张湘平;高政;;面向节能的混合流水车间调度方法的研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 张杏莉;几何约束求解关键问题研究[D];山东科技大学;2010年
2 孙鹏飞;基于计算智能技术的蛋白质结构预测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
4 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
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6 韩艳玲;可能性构造空间理论与计算机作曲思维模型研究[D];华中科技大学;2010年
7 彭北青;第三方物流配送车辆路径问题模型及算法研究[D];华中科技大学;2009年
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1 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
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3 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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6 郭文强;稳定分布噪声下的盲信号处理方法及应用研究[D];大连理工大学;2007年
7 孙海涛;基于径向基神经网络的无网格法及其应用[D];华中科技大学;2006年
8 刘小雄;飞行控制系统故障隔离与自适应重构技术研究[D];西北工业大学;2006年
9 周云燕;基于图像分析理论的机械故障诊断研究[D];华中科技大学;2007年
10 任春涛;基于遥感监测的湖泊富营养化状态的模糊模式识别研究[D];内蒙古农业大学;2007年
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1 薛升翔;径向基神经网络算法优化及在嵌入式系统中的应用[D];新疆大学;2011年
2 宋锡友;径向基神经网络的研究及在粒度软测量中的应用[D];东北大学;2009年
3 王晓称;风速预测的研究与应用[D];华北电力大学;2012年
4 丁德豪;单塔斜拉桥模型修正研究[D];西南交通大学;2012年
5 周向东;小型浸入式紫外—可见分光光度法COD测量仪设计[D];浙江大学;2011年
6 王小波;基于混合算法—径向基神经网络的短期负荷预测[D];西南交通大学;2011年
7 王琳;径向基神经网络在入侵检测中的应用研究[D];广东工业大学;2006年
8 关栋栋;基于RBF神经网络入侵检测系统的研究[D];华侨大学;2008年
9 张海涛;基于卡尔曼滤波器算法的径向基神经网络训练算法研究[D];北京化工大学;2007年
10 付建敏;基于人工神经网络的电力通信网安全风险评估[D];华北电力大学(河北);2007年
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