混沌遗传优化的径向基神经网络在转炉提钒中的应用

"这篇硕士论文主要探讨了一种改进型的径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）算法，并将其应用于转炉提钒过程的静态建模和控制。论文作者通过混沌遗传优化算法来改进RBFNN，以解决传统RBFNN在逼近能力和泛化能力上的不足，旨在创建一个更准确、更可靠的模型来指导转炉提钒过程的操作控制。" 正文： 在人工智能领域，径向基神经网络因其快速学习和高精度的特点被广泛应用。然而，传统的RBFNN在处理复杂问题时可能会遇到过拟合或欠拟合的问题，这通常归因于网络结构的固定性和权值的优化方式。论文作者王华秋在导师张邦礼教授的指导下，针对这一问题提出了混沌遗传优化的改进策略。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能有效地在多维度空间中搜索最优解。而混沌理论则引入了非线性和复杂的动态行为，能够帮助打破遗传算法的局部最优陷阱，防止“早熟”现象的发生。论文中，王华秋通过自适应调整交叉变异概率和利用混沌序列初始化种群，提高了遗传算法的性能。 将混沌序列引入到遗传算法中，可以增加种群的多样性，有助于搜索到全局最优解。同时，将这种优化的遗传算法应用于RBFNN的权重求解过程中，可以提升网络的逼近能力和泛化性能。通过一系列的仿真试验，证明了改进后的RBFNN算法在转炉提钒过程的建模和控制上具有更好的效果。 转炉提钒是钢铁冶炼中的一个重要环节，其过程复杂且难以精确控制。传统方法往往依赖于经验或者简单的数学模型，难以满足工艺生产的精细化需求。王华秋的改进型RBFNN模型能够根据提钒前的检测数据预测最佳操作策略，确保提钒效果和半钢质量，从而实现工艺目标。 论文还对比了改进型RBFNN与传统RBFNN的控制结果，表明混沌遗传算法求解的权值方案优于梯度下降等局部优化方法。这一研究成果不仅在理论层面丰富了神经网络优化的理论，也为实际工业过程控制提供了新的工具和思路。 总结来说，这篇论文通过混沌遗传优化的RBFNN模型，为转炉提钒过程的建模和控制提供了一个创新的解决方案，其方法的先进性和实用性对于提高工业生产效率和产品质量具有重要意义。