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近些年，研究人员对神经网络方面的应用研究不断地深入，由于神经网络在处理非线性问题所具有的独特优势使其开始进入轧制过程的自动化领域。日本和德国对专家系统、神经网络和模糊控制等方面的研究进行的比较深入，并通过实际应用的验证，取得了较好效果。

国内外在塑性加工领域里，人工神经网络的应用研究都处于起步阶段，诸如轧制力、变形抗力和晶粒尺寸以及板形的控制之类的问题都可以利用人工神经网络来实现，目前已取得令人满意的效果8- Lakiola通过将物理模型与神经网络相结合，实现了冷轧带钢生产过程中的工艺参数优化，以及对轧后带钢性能的预报，从而对尺寸精度和轧制效率有很大的提高。
西门子公司自主开发了名为“西门子微观组织监测系统”的商业软件，该软件用于预测热轧带钢的组织与性能，通过该系统的物理冶金模型可以预测热轧带钢的组织温度过程，终通过神经网络方法计算力学性能，具有这种神经网络功能的控制系统已被成功的用于西门子公司的在线控制系统。
国内研究情况
目前，性能预报在国内也越来越备受关注，在937项目的强力支持下，中科院金属所将工艺与物理冶金模型相结合，开发了用于组织与性能预报的模拟软件，该软件被命名为“ROLLAN”，该软件已被使用于鞍钢1780上，经过实际验证可知该软件的离线预报误差可以实现免检的要求。为进一步提高轧钢的控制水平以及优化工艺参数发挥了极大的不可替代的作用。