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将神经网络理论应用于铁水脱硫过程,研究工艺参数与其影响因子之间的关系,建立预报模型,为生产过程中工艺参数(搅拌时间、搅拌次数和加入剂量)的设定选择提供准确的预报。研究分析表明,该预报模型可以应用于实际生产,提高铁水的脱硫成功的命中率,降低铁水的脱硫成本。
基于神经网络的铁水KR脱硫预报模型
【摘 要】
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将神经网络理论应用于铁水脱硫过程,研究工艺参数与其影响因子之间的关系,建立预报模型,为生产过程中工艺参数(搅拌时间、搅拌次数和加入剂量)的设定选择提供准确的预报。研究分析表明,该预报模型可以应用于实际生产,提高铁水的脱硫成功的命中率,降低铁水的脱硫成本。
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,武汉钢铁（集团）公司
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2011年01期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金（2006ABA288）, 武汉科技大学科学基金项目（2008TD03）,武汉科技大学绿色制造与节能减排科技研究中心开放基金项目（B0912）
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