【摘 要】
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在冷轧板带的控制中,针对液压APC系统多变量、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子（Memory Factor,MF）的RBF神经网络.为提高网络精度,采用改进的混洗蛙跳算法（Improved S
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室,天津电气传动设计研究所
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在冷轧板带的控制中,针对液压APC系统多变量、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子（Memory Factor,MF）的RBF神经网络.为提高网络精度,采用改进的混洗蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA）全优化MF-RBF神经网络,并把优化前后的神经网络进行CFC（Continuous Functional Diagram）封装,得到基于ISFLA全优化的MF-RBF神经网络智能控制器.分析轧制厚控APC系统的原理及组成,采用机理方法
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