【摘 要】
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本文采用模式识别及人工神经网络相结合的方法建立起VD过程钢水温度的预报模型.为克服神经网络回归方法的过拟合问题,采用模式识别方法对存在大量错误的VD过程数据进行样本筛
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本文采用模式识别及人工神经网络相结合的方法建立起VD过程钢水温度的预报模型.为克服神经网络回归方法的过拟合问题,采用模式识别方法对存在大量错误的VD过程数据进行样本筛选并对影响VD炉钢水温降的因素进行特征筛选;在此基础上采用BP网络建立起实用的模型,能较准确地预报VD过程的温降值并能较好地指导实际生产.以本模型为核心,建立了相应的VD温度在线预报系统,其功能包括数据的实时采集、数据处理、查询统计、数据输出、界面显示、操作指导等,因此,本模型的开发工作已完全实现了工程化.
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