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将人工神经网络技术应用到转炉炼钢过程控制，与增量模型结合，开发出转炉炼钢人工智能静态控制模型。通过在武钢８０ｔ转炉上的生产试验证明，转炉人工智能静态控制模型比传统的静态控制模型提高了模型对炼钢过程各因素之间复杂非线性关系的处理能力及对系统随机因素变化的反应能力和适应能力，因而提高了静态模型的控制精度和终点命中率。