技术总结
一种冷轧板带信号模式识别的方法，该方法内容包括以下步骤：采集板形仪在线测量的冷轧带钢宽度方向各测量段板形测量值，得到各测量段板形值；将板形仪输出的原始数据输入到一个n层的神经网络作为特征提取层，主要通过训练让网络自动提取特征以排除人工的痕迹；使用基于遗传算法的改进型量子神经网络进行板形识别。本发明将遗传算法优化的多层激励函数的改进型量子神经网络应用到板形模式识别技术中，显著提高了网络的训练效率，有效解决了传统板形识别方法中遇到的精度和实时性不够理想、网络结构复杂且训练时间长和稳定性和鲁棒性差等问题。
技术研发人员：张秀玲;程艳涛;代景欢
受保护的技术使用者：燕山大学
文档号码：201710181131
技术研发日：2017.03.24
技术公布日：2017.06.20