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该文首次提出了利用软测量技术（即前向神经元网络技术）建立复杂工业过程－－镍闪速炉的神经网络模型的方法。针对镍闪速炉的工艺指标要求和产品产量要求，分别建立了冰镍品位模型、冰镍温度模型、渣中含铁硅比模型、冰镍产量模型；开辟了复杂工业过程建模的新领域，对该炉在不同的输入参数、不同的输入数据和不同的神经网络结构下分别建立不同的网络模型，并对结果进行了对比分析。在此基础上，对各种模型进行了稳态优化控制研究，研究表明该方法具有较好的节能效果。最后给出了工业现场在线优化控制的方法。