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周会锋

作品数：3 被引量：16H指数：2
供职机构：燕山大学更多>>
发文基金：河北省自然科学基金更多>>
相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 3篇金属学及工艺
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇板形
  • 2篇板形控制
  • 1篇单神经元
  • 1篇动态神经
  • 1篇动态神经网络
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经元网络
  • 1篇双模控制
  • 1篇双模控制器
  • 1篇自组织模糊
  • 1篇自组织模糊控...
  • 1篇模糊控制
  • 1篇模糊神经
  • 1篇模式识别
  • 1篇解耦
  • 1篇解耦控制
  • 1篇控制器
  • 1篇板带
  • 1篇板带轧制

机构

  • 3篇燕山大学
  • 1篇特变电工股份...

作者

  • 3篇周会锋
  • 2篇贾春玉
  • 1篇岳晓丽
  • 1篇赵炳利
  • 1篇于柄强
  • 1篇王英华
  • 1篇王英睿
  • 1篇刘宏民
  • 1篇王建国

传媒

  • 1篇中国机械工程

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2005
  • 1篇2003
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
板形板厚综合调节神经模糊智能方法的研究被引量：10
2003年
针对板形板厚综合调节系统的复杂性及其数学模型难以建立的特点 ,提出了基于神经模糊智能建模方法的四辊冷轧机板形板厚综合调节方案 ,研究建立了基于动态 BP神经网络的自组织模糊控制模型。它在 BP网络模型基础上 ,对网络的自身结构进行了动态优化。网络能自组织和自学习自己的结构 ,即在学习过程中 ,网络可根据具体问题自动调整本身的结构 ,从而使结构达到最优。网络的输入输出均为模糊集 ,训练后的网络能完成合成关系 ,即模糊推理。为了减少 BP网络的离线训练时间 ,对模糊集进行了“编码”。
贾春玉王英华周会锋
关键词：板形板厚动态神经网络自组织模糊控制
板形识别·预测和控制仿真的智能方法研究
本文在分析比较现有传统的板形模式识别方法和智能化板形模式识别方法的基础上，提出了一种新的智能化识别方法——模糊神经网络方法。首次建立了只有3个输入信号、3个输出信号的板形模式识别模糊神经网络模型。该模型不仅结构简单，而且...
周会锋
关键词：板形模式识别板形控制ELMAN网络PID神经元网络解耦控制
文献传递
遗传模糊单神经元双模控制器及其在板形控制中的应用研究
刘宏民贾春玉王英睿周会锋于柄强岳晓丽赵炳利王建国
本项研究的应用领域为板带轧制领域。以满足我国钢铁工业的重大需求为目标，综合运用现代数学、力学、轧制理论、控制理论、遗传算法、模糊逻辑、神经网络理论与方法，提出了带钢冷轧机板形模糊神经在线控制的研究构想、思路和模型，解决了...
关键词：
关键词：板形控制板带轧制模糊神经
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