【摘 要】
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以抗震棒材的C、Si、Mn、P四种化学元素及冷却速度、终轧温度为输入;抗拉强度、断面收缩率作为输出建立了热轧抗震棒材力学性能预报模型。提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的回
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以抗震棒材的C、Si、Mn、P四种化学元素及冷却速度、终轧温度为输入;抗拉强度、断面收缩率作为输出建立了热轧抗震棒材力学性能预报模型。提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的回归神经网络权值训练算法（EKF-RNN）,对抗震棒材性能预报模型进行权值训练。并与随机梯度法训练回归神经网络权值的算法进行比较,仿真结果表明,随机梯度法存在局部极小值、收敛速度慢,而扩张卡尔曼滤波算法很好地解决了这些问题,并得到了比较满意的结果,更具优越性。
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