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基于自适应模糊神经网络的铜闪速熔炼冰铜温度模型研究

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基于自适应模糊神经网络系统（ANFIS），采用Sugeno 型模糊推理方法，以高斯型函数为隶属度函数类型、梯度下降的最小二乘法为神经网络训练算法、MATLAB 为计算工具，并利用某闪速炼铜厂生产实践的稳定数据对神经网络进行训练，建立了网络结构为3 输入、单输出、隶属度函数个数为[7 5 7]的冰铜温度模型，结果显示其训练数据平均绝对误差为5.0℃，相对误差为0.41％；仿真检验数据平均绝对误差为 6.7℃，相对误差为0.55％，表明所建立的冰铜温度模型预测值与生产操作数据基本吻合，该模型对铜闪速熔炼过程的最优化具有参考价值，可以代替现有的静态配料模型用于工业在线计算机控制。

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来源
《第五届全国闪速熔炼技术研讨会》|2006年||共6页
会议地点安徽铜陵
作者
曾青云; 周立; 汪金良; 刘桦;
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作者单位

中国有色金属学会;

有色金属编辑部;

金隆铜业有限公司;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类熔炼法;铜;
关键词
铜闪速熔炼; 模糊控制; 神经网络; 冰铜温度模型; 模糊推理;

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