铁水硅预报神经网络专家系统的遗传优化生成

被引：9

作者：

姚斌

杨天钧

机构：

[1] 北京科技大学,北京科技大学

来源：

关键词：

高炉; 硅含量预报; 遗传算法; 神经网络;

D O I：

10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.2000.04.005

中图分类号：

TF325 [炼铁生产自动化];

学科分类号：

0806 ;

摘要：

利用遗传算法所固有的全局搜索性能 ,进化多层前馈神经网络连接权 ,结合 BP学习算法和符号主义专家系统 ,建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统。该系统解决了神经网络局部的收敛、学习时间过长的问题。实际应用表明该系统可以提高硅预报命中率 ,并能清楚解释推理过程 ,提供高炉操作指导

引用

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