高炉异常炉况神经网络专家系统

被引：8

作者：

刘金琨

王树青

机构：

[1] 浙江大学

来源：

钢铁研究学报 | 1998年 / 05期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

高炉，神经网络，专家系统;

D O I：

10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.1998.05.017

中图分类号：

TF57,TF57 [];

学科分类号：

摘要：

采用神经网络来表达高炉专家系统的模糊规则及其隶属函数，生成的网络用于实现模糊推理，从而实现自动修改隶属函数，模拟模糊规则。采用本系统可实现快速的无匹配模糊推理并具有较强的学习能力。

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