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针对烧结矿FeO含量存在的非线性、随机性和不确定性的特点,提出了基于RBF神经网络的FeO含量测量模型,将烧结断尾图像特征和主要操作工艺参数等多种数据进行融合,对FeO含量进行在线预报,并开发了"烧结矿FeO含量在线智能检测系统"。应用表明该模型计算量小、精度高,算法实用简单,达到了理想效果。
基于RBFNN的烧结矿FeO含量预报系统研究
【摘 要】
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针对烧结矿FeO含量存在的非线性、随机性和不确定性的特点,提出了基于RBF神经网络的FeO含量测量模型,将烧结断尾图像特征和主要操作工艺参数等多种数据进行融合,对FeO含量进
【机 构】
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重庆工商职业学院工程技术系,重庆大学机械工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年12期
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