【摘 要】
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本文提出一种基于生产实践样本数据、BP神经训练和嫁接网络对锌窑渣、水解渣共同熔炼进行预测的模型。10组数据所构建的9-16-13-8BP神经网络训练模型,是以锌窑渣、水解渣中各
【机 构】
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云南云铜集团有限公司,云南昆明理工大学,四川大学化工学院
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本文提出一种基于生产实践样本数据、BP神经训练和嫁接网络对锌窑渣、水解渣共同熔炼进行预测的模型。10组数据所构建的9-16-13-8BP神经网络训练模型,是以锌窑渣、水解渣中各成分作为输入参数,冰铜、烟尘和水淬渣相应成分作为预测目标。建立输入参数和预测目标之间的模拟关系,训练误差为10-4。预测网络是采用训练网络权值、阈值,和相同设计参数,在Matlab的GUI可视化界面中输入各成分的含量,实现各元素成分的预测,误差为10-4,人机交互性强。
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