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介绍粘结性漏钢的形成过程,指出漏钢预报其实是一种对温度变化波形的模式识别问题。在此基础上设计出基于BP神经元网络的漏钢预报系统,并进行了神经元网络的训练和测试。测试结果表明该系统预报的准确率与预报速度等均优于只采用逻辑判断建立的漏钢预报系统。
板坯连铸漏钢预报系统的研究
【摘 要】
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介绍粘结性漏钢的形成过程,指出漏钢预报其实是一种对温度变化波形的模式识别问题。在此基础上设计出基于BP神经元网络的漏钢预报系统,并进行了神经元网络的训练和测试。测试
【机 构】
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重庆大学
【出 处】
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重庆科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年1期
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