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该文结合高炉专家系统的实际应用水平及中国高炉生产的现状,针对高炉炉况诊断和预报中需要解决的实际问题,结合神经网络等人工智能技术,对炉热状态预报、高炉径向煤气流分布以及专家系统的规则和参数学习等问题进行了理论研究和探讨.该文是以国家"九·五"重点科技攻关课题"人工智能技术在高炉专家系统中应用"的子课题--高炉炉况诊断和预报专家系统为研究背景.该文介绍了专家系统所面临的主要问题和专家系统的发展趋势;比较系统地介绍了神经网络技术与专家系统相结合的各种方法及其应用;回顾了专家系统在动态复杂工业过程中应用水平的典型代表--高炉专家系统的发展过程及其面临的主要问题;简要介绍了高炉炉况诊断和预报专家系统的开发环境、系统的基本结构以及该系统各个组成部分的基本功能.