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在烧结生产过程中，固体燃耗占据了生产能耗的70％左右，而与固体燃耗相关的工艺参数与固体燃耗之间呈现出非线性关系。为了实现优化生产和达到降低生产能耗的目的，本文采用改进后的BP神经网络挖掘两者之间存在的映射关系。本文提出了一种基于广义Curry原则非精确线搜索的共轭梯度算法，利用新的线搜索规则来确定算法的学习步长，在保证算法全局收敛的前提下，优化学习步长，提高了算法的收敛速度。利用改进的算法对烧结生产成本进行分析和预测，仿真结果说明改进算法具有很好的收敛性，预测的均方误差为0．0098，准确率达到94．31