基于Sigmoid函数参数调整的双隐层BP神经网络的板形预测

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摘要：提出一种改进的BP神经网络处理板形缺陷数据的方法,建立双隐层BP神经网络模型,并对Sigmoid激活函数的形状进行调节。将其应用到冷轧的板形缺陷识别中,与利用Levenberg-Marquardt规则训练的BP神经网络预测结果作对比,表明该方法不仅有效地减少双隐层BP网络的学习时间,同时改善了网络的泛化能力,有利于板形缺陷在线识别。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=36065766

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关键词：BP神经网络 神经网络 GMO 神经网 marquardt 板形识别 双隐层BP神经网络 SIGMOID函数 L-M优化算法