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铁合金终点产品是低碳铬铁,它的主要技术参数有温度和碳含量（碳值）等.其中,碳值的检测一般采用离线的方式进行,在一定程度延长了生产过程,降低了生产效率、提高了生产成本.本文提出的一种基于最小二乘支持向量（LS-SVM）的铁合金碳值预测算法为解决问题提供了可能.最后,仿真结果证明了该算法的有效性.
基于LS-SVM的低碳铬铁含碳值在线预测模型研究
【摘 要】
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铁合金终点产品是低碳铬铁,它的主要技术参数有温度和碳含量（碳值）等.其中,碳值的检测一般采用离线的方式进行,在一定程度延长了生产过程,降低了生产效率、提高了生产成本.本文
【机 构】
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吉林铁道职业技术学院电气工程系,吉林农业科技学院电气与信息工程学院
【出 处】
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自动化技术与应用
【发表日期】
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2014年8期
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