【摘 要】
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铁水脱硫预处理过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,针对它提出了基于增量式遗传RBF神经网络的模式识别方法,预测脱硫剂加入量.该算法克服了RBF中心个数选择的随机性,较
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铁水脱硫预处理过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,针对它提出了基于增量式遗传RBF神经网络的模式识别方法,预测脱硫剂加入量.该算法克服了RBF中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类.为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集,提出了增量数据处理方法,对原有网络参数进行修正,这样就有利于连续生产操作.现场测试结果表明,采用该算法后结果的误差较小,满足了终点命中率在90%以上的指标,提高了经济效益,这说明该算法具有工程实用性.
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