【摘 要】
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该文针对神经网络方法在RH真空精炼过程控制模型中的应用进行研究,把神经网络方法与真空精炼工序的工艺特点有机地结合起来,并在理论(经验)工艺模型的基础上采用神经网络与CB
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该文针对神经网络方法在RH真空精炼过程控制模型中的应用进行研究,把神经网络方法与真空精炼工序的工艺特点有机地结合起来,并在理论(经验)工艺模型的基础上采用神经网络与CBR(Case-Based Reasoning基于范例的推理)相结合的方法,开发了RH真空精炼过程控制的混合神经网络模型(Hybrid-Neural Model).在整个混合神经网络模型中采用三层BP神经网络处理在RH精炼过程控制中的非线性因素;采用CBR方法建立RH精炼过程控制中的操作模式选择和操作指导模型,并将它们与理论(经验)工艺模型有机地结合.同时有效地剔除了神经网络训练样本中数据错误样本和目标不合格样本,从而保证了混合神经网络过程控制模型的精度.该文首先介绍了RH真空精炼的生产工艺流程和一些理论(经验)模型,然后介绍了BP(Back-propagation)神经网络算法和CBR方法及其在RH真空精炼过程控制模型中的应用,最后论述了混合神经网络模型的构成,并将模型针对WLC钢种的RH精炼处理进行了离线验证,取得了初步效果.
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