随机模糊神经网络模型预测铁水硅含量

李启会; 龚淑华; 刘祥官

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该文在考虑了具有模糊化和非模糊化的模糊逻辑系统用于高炉铁水含硅量[Si]时各种噪声干扰的同时,把模糊数学理论和随机系统理论结合在一起,建立了一种新的高炉铁水含硅量[Si]的智能预报模型,该模型是由非单值模糊化、模糊规则库、模糊推理机、特殊非模糊化构成的随机模糊神经网络逻辑系统.通过结合莱钢1号高炉实时在线采集的生产数据,进行仿真研究,结果表明,该套模型能够很好地预测高炉铁水含硅量[Si].

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来源
《嘉兴学院学报》 |2007年第3期|36-40|共5页
作者
李启会; 龚淑华; 刘祥官;
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作者单位

嘉兴学院数学与信息科学学院,浙江嘉兴,314001;

嘉兴学院数学与信息科学学院,浙江嘉兴,314001;

浙江大学数学系,浙江杭州,310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他元素的还原;
关键词
高炉; 铁水含硅量; 预测; SFNN模型;

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