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工业技术 | 104篇 |
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1999年 | 1篇 |
1998年 | 1篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 3篇 |
1989年 | 1篇 |
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摘要:轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心,浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限,而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow,构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型,采用BP算法计算网络损失函数的梯度,运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优,采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略,针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验,对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明,相比于传统SIMS轧制力模型,深度神经网络可实现轧制力的高精度预测,针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。 相似文献
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神经网络技术在库存管理中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
随着消费者对商品需求的增长和商品类型的增加,如何在最小化库存的同时保证最大程度满足消费者的需求已成为各个零售公司的一个主要问题。该文介绍了使用基于数据挖掘和知识发现的神经网络技术来解决库存问题的方法。 相似文献
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首先对业务接入的现状以及由此产生的问题进行了简单的阐述,以此引入了统一业务接入网关;接着简单介绍了统一业务接入网关使用的关键技术:ParlayXWebserviee。 相似文献