【摘 要】
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提出一种利用RBF神经网络进行聚类分析,用于对RH炉外精炼进行故障诊断的方法.并进行神经网络的建立、训练、数据的实时采集、知识的获取、表达、推理、决策以及建立知识库,从
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提出一种利用RBF神经网络进行聚类分析,用于对RH炉外精炼进行故障诊断的方法.并进行神经网络的建立、训练、数据的实时采集、知识的获取、表达、推理、决策以及建立知识库,从而达到迅速,准确地判断和识别故障的目的.此外在网络学习中采用调整中心半径的RBF学习算法,是基于现实应用背景下对RBF学习算法改进的大胆尝试与实践.最后通过仿真证明其具有可行性和准确性.
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