| 基于一类GA—RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制 |
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| 引用本文： | 王建辉,徐林,方晓柯,顾树生.基于一类GA—RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制[J].东南大学学报(自然科学版),2005,35(A02):90-94. |
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| 作者姓名： | 王建辉 徐林 方晓柯 顾树生 |
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| 作者单位： | 东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60274024,60474040）. |
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| 摘 要： | 讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题．针对传统的控制方法控制效果差、精度不高，难以达到期望结果的问题，结合RBF神经网络的特点，提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络，同时优化网络的结构和参数，并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型．仿真结果表明，该模型具有在线调整和学习的功能，比传统模型具有更好的计算精度和适应能力，为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法．
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| 关 键 词： | RBF神经网络 静态模型控制 混合遗传算法 混合编码 单纯形法 转炉炼钢 |
| 文章编号： | 1001-0505（2005）增刊（Ⅱ）-0090-05 |
| 收稿时间： | 2005-06-17 |
| 修稿时间： | 2005-06-17 |
A class of GA-RBF neural network control for the BOF steelmaking static model |
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| Wang Jianhui, Xu Lin, Fang Xiaoke, Gu Shusheng.A class of GA-RBF neural network control for the BOF steelmaking static model[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2005,35(A02):90-94. |
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| Authors: | Wang Jianhui Xu Lin Fang Xiaoke Gu Shusheng |
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| Institution: | Faculty of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | RBF neural network static model control hybrid genetic algorithm hybrid coding simplex BOF steelmaking |
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