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文章在回转窑煅烧过程中复杂环境下的工艺参数预测分析领域，提出了回转窑煅烧配置参数预测模型，介绍了模型原理，模型的支撑算法K—MEANS算法、主成分分析法、BP神经网络、粒子群算法及粒子群改进算法，通过实验验证，新算法相对于粒子群算法更好地避免早期收敛，具有很好的搜索效果。
回转窑煅烧配置参数的预测模型设计
【摘 要】
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文章在回转窑煅烧过程中复杂环境下的工艺参数预测分析领域，提出了回转窑煅烧配置参数预测模型，介绍了模型原理，模型的支撑算法K—MEANS算法、主成分分析法、BP神经网络、粒子群
【机 构】
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北方工业大学计算机学院
【出 处】
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科技创新与应用
【发表日期】
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2017年14期
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