【摘 要】
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根据冶炼工艺和现场数据，对转炉终点磷含量的预报方法进行了研究，采用自组织神经网络模式识别方法对303炉现场数据进行了分类，分析了转炉冶炼各变量对终点磷含量的影响，确定了终
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根据冶炼工艺和现场数据，对转炉终点磷含量的预报方法进行了研究，采用自组织神经网络模式识别方法对303炉现场数据进行了分类，分析了转炉冶炼各变量对终点磷含量的影响，确定了终点磷含量的控制变量，建立了基于自适应模糊神经网络系统的转炉终点磷含量的预报控制模型，研究表明，本模型能够对终点磷含量进行很好的预报和控制，模型计算值与实际值的相关性达到0．5867，磷含量（质量分数，％）控制在±0．003范围内的命中率达到79．21％，该模型以低于目标值0．004％的磷含量来对冶炼过程进行控制，冶金合格率超过9
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