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现有拉漏预报方法经常会发生误报，本文尝试了一种基于神经网络的漏钢预报方法，它采用神经网络进行模糊模式识别和预测拉漏事故，实验表明该方法能比原有方法更快速准确地检测出铸坯粘结和裂缝等缺陷，可有效预防连铸中的漏钢事故。
基于模糊神经网络的一种漏钢预报方法
【摘 要】
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现有拉漏预报方法经常会发生误报，本文尝试了一种基于神经网络的漏钢预报方法，它采用神经网络进行模糊模式识别和预测拉漏事故，实验表明该方法能比原有方法更快速准确地检测出铸
【机 构】
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东北大学自动化研究中心
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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1998年4期
【基金项目】
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辽宁省优秀青年科研人才培养基金!963007,,国家计委“九五”科技攻关项目!85—524—02—05
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