由於軋延機的現代化，鋼捲於冷軋過程中，產出量逐年提高，如何提供設備正確的板形控制，以減少鋼捲於冷軋過程中不當損失而造成的剔退，以求能夠合於顧客要求之產品品質，儼然成為相關產業之重要課題。
本研究探討冷軋製程參數對鋼捲板形變異之影響，利用田口式實驗計劃法，以不同控制因子並藉由信號雜訊比(Signal to Noise Ratio)的改善分析，來蒐集並獲得最佳之製程參數，用來建構一適當的類神經網路模式，比較類神經網路方法是否能較傳統的統計技術，提供出較佳之結果。
研究最後應用基因演算法加以重整運算，來產生製程參數之最佳及最適值。加快收斂與類神經網路兩者間之最佳化求解，創造出滿足顧客需求的全方位產品，成為企業邁向科技化與現代化的最佳觸媒。

The output of coiling steel has increased year by year in the process of cold—rolling due to cold—rolled steel sheet mill advances.
It has become an important issue in related industries that provide the correct sheet shape control equipment, and reduce the coiling steel loss in the process of cold—rolling, in order to meet the custom requirements of product quality. In this study, we research the influence of cold-rolling control parameters to the coiling steel sheet shape variations. Using the Taguchi Method ,we analyze different control factors and Signal to Noise Ratio to collect the best control parameters to construct an appropriate Neural Network Model, and check that it can provide a better result than traditional statistical techniques.
Finally, The research use Genetic Algorithms and Recount to produce the best control parameters. Researching the optimal solution between control parameters and Neural Networks will create a full range of products and satisfy customers, as well as promote enterprises to move towards technology and modernization.

(一) 中文部分
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