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分析了连铸板坯裂纹的成因，并根据连铸生产的特点和工艺条件，结合国内外一些先进钢铁厂板坯裂纹的防止对策，引入BP神经元网络，采用神经网络与专家系统相结合的方法，运用热电偶温度数据，结合结晶器液面、保护渣、钢号、钢液C，S，P含量等数据实现板坯表面裂纹预报。
基于BP神经网络的连铸板坯裂纹预报
【摘 要】
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分析了连铸板坯裂纹的成因，并根据连铸生产的特点和工艺条件，结合国内外一些先进钢铁厂板坯裂纹的防止对策，引入BP神经元网络，采用神经网络与专家系统相结合的方法，运用热电偶温度
【机 构】
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河北理工大学计算机与自动控制学院
【出 处】
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仪器仪表与分析监测
【发表日期】
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2008年4期
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