基于模糊神经网络的一种漏钢预报方法

被引：7

作者：

郭戈

乔俊飞

王伟

柴天佑

机构：

[1] 东北大学自动化研究中心!沈阳，

来源：

控制理论与应用 | 1998年 / 04期

关键词：

连铸; 漏钢预报; 模糊神经网络; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

现有拉漏预报方法经常会发生误报，本文尝试了一种基于神经网络的漏钢预报方法，它采用神经网络进行模糊模式识别和预测拉漏事故．实验表明该方法能比原有方法更快速准确地检测出铸坯粘结和裂缝等缺陷，可有效预防连铸中的漏钢事故．

引用

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页码：593 / 598

页数：6

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共 2 条

[1] Pedrycz,W. and Rocha,A.Knowledge-based neural network. IEEE Transactions on Fuzzy Systems . 1993
[2] Haers,F. and Thornton,S. G.Application of mould thermal monitoring on the two strand slab caster at Sidmar. Ironmaking and Steelmakeing . 1994