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通过对漏钢预报的研究,建立了基于自适应模糊神经网络的漏钢预报模型。仿真结果表明该模型能够在保证报出率为100%的基础上,进一步提高预报率至97.14%,其预报精度与速度要远远高于逻辑预报模型。
基于自适应模糊神经网络的漏钢预报模型研究
【摘 要】
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通过对漏钢预报的研究,建立了基于自适应模糊神经网络的漏钢预报模型。仿真结果表明该模型能够在保证报出率为100%的基础上,进一步提高预报率至97.14%,其预报精度与速度要远
【机 构】
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河北理工大学研究生学院; 河北理工大学计算机与自动控制学院;
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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河北省教育厅2002年度科研计划项目资助(2002279)
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