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基于多传感器数据融合技术的烧结矿碱度预报模型的研究
基于多传感器数据融合技术的烧结矿碱度预报模型的研究
来源 :自动化技术与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:leocaan
【摘 要】
:
烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.通过对现场
【作 者】
:
程国彪
常卫兵
宋艳敏
宋强
【机 构】
:
河南安阳钢铁股份有限责任公司烧结厂,昆明理工大学
【出 处】
:
自动化技术与应用
【发表日期】
:
2005年9期
【关键词】
:
多传感器数据融合
神经网络算法
碱度
权值和阈值
Multisensor data fusion Neural network algebra Basieity
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烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值.
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