本文關(guān)鍵詞：基于免疫蟻群優(yōu)化的板形控制人工智能模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《燕山大學(xué)》 2012年

基于免疫蟻群優(yōu)化的板形控制人工智能模型研究

辛寧  

【摘要】：板形控制在板帶材生產(chǎn)過程中起著重要的作用，但是板形控制技術(shù)又是大中型板帶軋機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)和高難度技術(shù)，人工智能方法的出現(xiàn)為解決板形控制問題開辟了新的途徑。本文將人工智能技術(shù)引入到板形自動控制過程中用以解決其難以建立精確的數(shù)學(xué)模型這一難題，將基于免疫優(yōu)化的蟻群算法與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合建立了基于免疫蟻群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板形控制系統(tǒng)。 首先，利用免疫操作優(yōu)化蟻群算法。針對傳統(tǒng)的蟻群算法在尋優(yōu)過程中存在的收斂速度慢、容易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象等缺陷，借鑒免疫系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)機(jī)制，提出了一種新的疫苗選取策略及疫苗接種方法，利用免疫算法的交叉和變異操作保持螞蟻種群的多樣性，將疫苗接種到變異后的抗體中使較優(yōu)基因保存到下一代，設(shè)計(jì)了基于免疫優(yōu)化的蟻群算法，，達(dá)到提高算法的收斂速度和避免停滯現(xiàn)象的發(fā)生的目的。 其次，建立基于免疫蟻群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板形控制預(yù)測模型。該預(yù)測模型利用基于免疫優(yōu)化的蟻群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)參數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化，通過螞蟻行徑路徑上信息素的改變和期望轉(zhuǎn)移程度來指導(dǎo)螞蟻進(jìn)行路徑選擇，并將螞蟻選擇的參數(shù)值賦予BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，解決了傳統(tǒng)的BP算法由于采用梯度下降法而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度較慢及易于收斂于局部極值的問題，從而提高了板形預(yù)測的精度。 最后，建立了基于動態(tài)影響系數(shù)矩陣的免疫蟻群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)板形控制模型。該控制模型將動態(tài)影響系數(shù)矩陣的方法引入到板形控制過程中，利用現(xiàn)場軋制數(shù)據(jù)和免疫蟻群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了板形控制模型，利用不同軋制狀態(tài)下的動態(tài)影響系數(shù)矩陣對板形進(jìn)行控制，達(dá)到提高板形的控制精度的目的。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;TP273
【目錄】：

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  本文關(guān)鍵詞：基于免疫蟻群優(yōu)化的板形控制人工智能模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：176676