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预报高炉炉况对于保证高炉高产顺行具有重要意义。该文根据高炉专家系统目前所面临的问题，立足中国高炉生产实践，在分布式动态环境下，采用神经网络（ＮＮ）、时差方法（ＴＤ）、基于事例推理（ＣＢＲ）等多种人工智能方法的理论和方法解决高炉炉况预报的问题。
分布式神经网络预报专家系统
【摘 要】
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预报高炉炉况对于保证高炉高产顺行具有重要意义。该文根据高炉专家系统目前所面临的问题，立足中国高炉生产实践，在分布式动态环境下，采用神经网络（ＮＮ）、时差方法（ＴＤ）、基于事例推理（ＣＢＲ）等多
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院(沈阳)
【出 处】
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中国控制会议
【发表日期】
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1998年期
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