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本文围绕着钢水脱氧合金化过程中元素的合金收得率展开研究。首先在对数据进行处理后,利用灰色关联度矩阵模型来分别定性定量衡量各影响因素对C元素的合金收得率的影响,其次运用基于BP神经网络模型的数据建模方法来对整个生产过程进行分析预测,并运用遗传算法对于BP神经网络进行优化,得到了合理的C的合金收得率。