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由于在熔炼过程的铜闪光检测冰铜等级的重要性，机制模型被建立根据多相并且多部件数学模型。同时这个过程是有大时间延期的特征的一个复杂生产过程，非线性等等。一个模糊神经网络模型通过很多生产数据被建立。除一篇小说以外，抑制坡度降下算法过去常更新参数被提出改进学习效率的参数。最终，自我适应的联合技术被采用到 paralleled 集成二个模型以便获得冰铜等级的预言模型。工业数据确认证明聪明地综合的模型比一个单身的模型更精确。它不能仅仅确切预言冰铜等级而且提供与有势力指导熔炼进程的铜闪光的最佳的控制。