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本文利用模糊聚类的神经网络方法,采用数据分组训练、自动确定模糊分类线、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了温度精度,将该算法用于阳极焙烧中温度预报的仿真,仿真实验以已有的焙烧炉温度场模型为基础,仿真结果表明该方法能够解决阳极焙烧温度难以在线测量的问题。
阳极焙烧中温度的软测量
【摘 要】
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本文利用模糊聚类的神经网络方法,采用数据分组训练、自动确定模糊分类线、在线测量时分类中心自适应修正,降低了计算量,提高了温度精度,将该算法用于阳极焙烧中温度预报的仿真,仿真实验以已有的焙烧炉温度场模型为基础,仿真结果表明该方法能够解决阳极焙烧温度难以在线测量的问题。
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年04期
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