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针对铝电解槽电流效率难以在线测量的特点，提出了基于模糊C-均值聚类的多神经网络电流效率软测量模型。通过采集某厂200kA预焙电解槽的槽电压、电解质温度、分子比、电解质水平、铝水平、氟化铝投入量等工艺参数的历史数据作为样本；使用自标准化方法对样本数据进行预处理；再将处理后的数据用模糊C方法进行聚类得到优化样本；利用多神经网络对这些样本进行训练，得到电流效率的软测量模型。应用该模型对200kA预焙铝电解槽电流效率进行在线测量发现，测量值与实际值对比。测量误差不超过4．83％。