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针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。
基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型
【摘 要】
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针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2000年3期
【基金项目】
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国家九五重点攻关项目!(专题号 :97- 562 - 0 3 - 0 2 ) ,,自然科学基金!(699340 2 0 ),,863/CIMS高科技计划
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