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高炉炉况的智能化判断方法

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提出了采用模糊聚类的方法,采集7种易于获得的高炉操作数据进行聚类分析,再结合神经网络训练,白行生成初始知识库,最终形成基本炉况判断专家系统.以随机采取的某445 m3高炉的现场数据(共150组)进行了验证性分析,结果表明,聚类方法适当,判断分析结果与高炉操作者的判断结果高度吻合,说明这是一种可行的高炉智能控制的新方法.
Research on Intelligence Diagnose Method for Blast Furnace Operation

梁栋、白晨光、邱贵宝、温良英、陈登福、董凌燕

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重庆大学材料科学与工程学院,重庆,400044

高炉冶炼 人工智能 模糊聚类

重庆市科委科技计划

7263

2006

钢铁研究学报
中国钢研科技集团有限公司

钢铁研究学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.997
ISSN：1001-0963
年,卷(期)：2006.18(9)
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