【摘 要】
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借助于神经网络的BP网、自组织竞争网、自组织特征映射（SOM）网,利用进口铁矿石品质数据库历史积累作为学习样本,分别对交货批铁矿石的品位波动、铁矿石品质特性分类进行网络训
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借助于神经网络的BP网、自组织竞争网、自组织特征映射（SOM）网,利用进口铁矿石品质数据库历史积累作为学习样本,分别对交货批铁矿石的品位波动、铁矿石品质特性分类进行网络训练、仿真模拟。目的是将新的人工智能技术引入进口铁矿石的检验,将日常检验工作人员从繁重的劳动量中解放出来,用技术手段提高人的工作效率。同时,也可将神经网络与进口铁矿石品质特性分类结合,为政府职能部门的政策措施出台提供依据,为广大钢铁企业的原料选择提供参考。
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