【摘 要】
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基于Matlab人工神经网络工具箱,采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt训练算法对硅热法炼镁制球压力进行预测和控制.结果表明,用BP网络模型模拟的结果与实际生产数据的相对误差＜1.5％,结果吻合良好.这为炼镁实际生产制球压力的预测、控制和优化开辟了一条新的途径。
【机 构】
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江西,南昌大学,330029 北京维恩克集团,北京
【出 处】
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中国有色金属学会第十一届材料科学与合金加工学术年会
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基于Matlab人工神经网络工具箱,采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt训练算法对硅热法炼镁制球压力进行预测和控制.结果表明,用BP网络模型模拟的结果与实际生产数据的相对误差＜1.5％,结果吻合良好.这为炼镁实际生产制球压力的预测、控制和优化开辟了一条新的途径。
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