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基于神经网络的转炉炼钢终点控制模型的研究: 转炉炼钢是一个极其复杂的工业过程，由于冶炼过程温度高，环境恶劣，期间难以准确地进行连续不断的测量温度和成分，因而无法采用常规过程控制的方法对其进行控制。因此，对转炉炼钢终点温度和成分进行准确预报显得尤为重要，它是实施终点...; 孙凯; 关键词：转炉炼钢 RBF神经网络最近邻聚类 K均值聚类; 文献传递

基于RBF神经网络的转炉炼钢终点预报被引量：6: 2006年; 转炉炼钢控制目标是终点温度和碳含量,由于炉温过高,无法在线连续测量.用传统的机理模型建立的终点温度和碳含量模型不够精确.基于RBF神经网络任意逼近函数能力,隐层中心采用最近邻聚类算法,避开K-均值法依赖于聚类中心的初始位置,易陷入局部极小点的缺点.权值调整采用带加权因子的递推最小二乘算法,建立基于RBF神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量的预报模型,并结合某钢铁企业一座180 t转炉的实际数据进行模型验证研究.结果表明,预报精度高于传统的机理模型及BP模型.; 谢书明孙凯陈昌; 关键词：转炉炼钢 RBF神经网络最近邻聚类 K-均值聚类递推最小二乘法

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孙凯