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题名基于人工神经网络的烧结矿FeO预报系统
被引量：11
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作者
蒋大军
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机构
攀枝花钢铁集团公司炼铁厂
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出处
《烧结球团》
北大核心
2005年第3期30-34,共5页
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文摘
针对现场烧结矿FeO控制复杂与难度大的实际,采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报烧结矿FeO,为现场烧结矿FeO控制提供了新的可行方法。该网络结构设计先进合理,精度高,泛化能力强。训练误差平方和为0.0794,用训练样本集测试FeO输出,检验的绝对平均误差为0.109467,命中率97.81%。采用训练后网络预报,其绝对平均误差为0.1068255,命中率100%。
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关键词
人工神经网络
烧结矿
feo
网络训练
预报系统
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Keywords
sinter feo content, influence factors, neural network improving design, modeling, network training, forecast
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分类号
TF124.5
[冶金工程—粉末冶金]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名重钢三烧降低烧结算FeO的技术研究
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作者
杨腾跃
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机构
重钢炼铁厂
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出处
《烧结球团》
北大核心
1997年第4期26-30,共5页
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文摘
对重钢三烧条件下影响烧结矿FeO的因素进行了分析。找出了降低烧结矿FeO的技术途径，并结合现实条件实施了降低烧结矿FeO的措施，取得了良好的效果．
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关键词
烧结矿
氧化铁
赤铁矿
燃料
粘度
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Keywords
reduce the feo content in sinter, factors analysis
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分类号
TF046.4
[冶金工程—冶金物理化学]
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