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针对烧结终点非线性的特点,采用误差反向传播算法的多层前馈神经网络(BP)来建立其模型,用自适应算法确定学习参数,用改进的BP神经网络的算法求出结构适宜的自适应网络.提出并实践了提高烧结终点BP神经网络预报速度的数据处理方法,基于现场数据采用计算机仿真的结果表明该方法的有效性.
基于神经网络的烧结终点预报的研究
【摘 要】
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针对烧结终点非线性的特点,采用误差反向传播算法的多层前馈神经网络(BP)来建立其模型,用自适应算法确定学习参数,用改进的BP神经网络的算法求出结构适宜的自适应网络.提出并
【机 构】
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合肥工业大学,安徽工业大学
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年6期
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