| 基于神经网络预报的烧结矿化学成分控制专家系统 |
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| 引用本文： | 龙红明,范晓慧,陈许玲,姜涛,石军,宋清勇,羊小东.基于神经网络预报的烧结矿化学成分控制专家系统[J].北京科技大学学报,2006,28(9):867-870. |
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| 作者姓名： | 龙红明 范晓慧 陈许玲 姜涛 石军 宋清勇 羊小东 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学资源加工与生物工程学院,长沙,410083
2. 攀枝花新钢钒股份有限公司炼铁厂,攀枝花,617022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金委员会和上海宝钢集团公司联合资助项目
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中南大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统. 系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.
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| 关 键 词： | 烧结矿 化学成分 BP模型 知识库 专家系统 神经网络 预报模型 烧结矿 化学成分 成分控制 专家系统 prediction neural network based chemistry sinter controlling system 稳定控制 纳率 指导建议 操作 率稳定 运行模式 投入 |
| 收稿时间： | 2005-10-12 |
| 修稿时间： | 2006-05-08 |
Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction |
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| LONG Hongming,FAN Xiaohui,CHEN Xuling,JIANG Tao,SHI Jun,SONG Qingyong,YANG Xiaodong.Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction[J].Journal of University of Science and Technology Beijing,2006,28(9):867-870. |
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| Authors: | LONG Hongming FAN Xiaohui CHEN Xuling JIANG Tao SHI Jun SONG Qingyong YANG Xiaodong |
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| Abstract: | A sintering predictive model of chemical composition based on many periods was developed by the BP neural network algorithm with appending momentum and adaptive variable step size linear reinforcement. Using knowledge base that was based on database technology and illation with forward inference, an expert system was designed for controlling sinter chemistry. Since the system was plunged into application, the hit ratio of the predictive model is over 90% steadily, and the acceptance of operation suggestion is 92%. The goal of controlling chemical composition steadily is actualized. |
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| Keywords: | sinter chemical composition BP model knowledge base expert system |
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