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利用神经元网络建立了转炉终点碳温预报模型.采用相关性分析和分类的方法,研究了转炉终点碳温预报模型的主要参数,并对神经元网络模型的结构、训练方法、训练误差和测试误差进行了研究和比较.
神经元网络在转炉静态模型中的应用
【摘 要】
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利用神经元网络建立了转炉终点碳温预报模型.采用相关性分析和分类的方法,研究了转炉终点碳温预报模型的主要参数,并对神经元网络模型的结构、训练方法、训练误差和测试误差
【机 构】
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武汉科技大学,邯郸钢铁集团公司
【出 处】
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钢铁研究
【发表日期】
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2004年6期
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