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水泥回转窑流程是新型干法水泥生产工艺的关键工艺流程之一,由于该工艺流程是一个复杂的物理、化学反应过程,具有多输入、大滞后、非线性、时变参数等特点,因此难以建立其精确的数学模型.采用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）来建立该系统的神经网络模型.通过对某大型水泥厂实时采集的生产数据对网络进行训练和测试,模型测试结果表明：采用该方法所建的模型精度较高、泛化能力较好,为解决复杂的难以建立数学模型的系统建模问题提供了参考.