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研究基于模糊聚类的钢坯温度神经网络软测量模型．该方法由两个部分组成，FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法用来对训练样本进行分类，分布式 RBF(Radial Basis Func-tion)网络对每类样本进行训练．在线测量时，采用自适应模糊聚类算法对新的工况数据进行隶属度计算．文中将该算法应用于步进式加热炉钢坯温度的预报，仿真结果表明该算法的有效性．