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技術沙龍-數據要素資產化為網絡安全行業帶來的新發展機遇
重軌矯直參數控制模型的自學習功能研究
所屬分類:
技術論文
上傳者:
aet
文檔大小:
221 K
所需積分:0分
積分不夠怎么辦?
文檔介紹:
當重軌矯直參數控制模型的計算參數模型給出的壓下量不能滿足工藝要求時,需要建立一個自學習模型重新分配壓下量.自學習模型中訓練好的人工神經網絡(ANN)可用于預測下次計算模型的分配系數,從而得出一個較優的初始壓下量輸入值,采用RBFNN算法從數據庫中存儲的歷史數據中智能學習參數相互之間的關系,給出優化的調整值.
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