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提高重轨钢的性能控制能力对其产品质量保证有重要作用。采用神经网络方法建立了重轨生产性能预报模型，并通过模型结构优化提高了模型预报的可靠性。通过模型自检、历史数据检验和离线应用，表明高速重轨的抗拉强度与伸长率预报命中率较高，可基本满足生产要求。
攀钢高速重轨神经网络性能预报模型研究
【摘 要】
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提高重轨钢的性能控制能力对其产品质量保证有重要作用。采用神经网络方法建立了重轨生产性能预报模型，并通过模型结构优化提高了模型预报的可靠性。通过模型自检、历史数据检
【机 构】
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钢铁研究总院冶金工艺研究所,攀枝花钢铁集团公司
【出 处】
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钢铁研究
【发表日期】
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2008年2期
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