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利用遗传算法所固有的全局搜索性能，进化多层前馈神经网络连接权，结合ＢＰ学习算法和符号主义专家系统，建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统。该系统解决了神经网络局部的收敛、学习时间过长的问题。实际应用表明该系统可以提高硅预报命中率，并能清楚解释推理过程，提供高炉操作指导。
铁水硅预报神经网络专家系统的遗传优化生成
【摘 要】
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利用遗传算法所固有的全局搜索性能，进化多层前馈神经网络连接权，结合ＢＰ学习算法和符号主义专家系统，建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统。该系统解决了神经网络局
【机 构】
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北京科技大学
【出 处】
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钢铁
【发表日期】
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2000年4期
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