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    基于神经网络和自适应残差补偿的炼铜转炉吹炼终点预报模型

    放大字体  缩小字体 发布日期：2010-06-09   作者：梅 炽,胡志坤,彭小奇,姚俊峰,胡 军
    　　讨论了权值初始化、变量的预处理、学习过程参数的自适应调节、网络拓扑结构等因素对学习和推广的影响，提出了一种改进的BP神经网络学习算法，在很大程度上改善了学习效率。采用改进的带有8个输入变量的BP神经...
     
     
     
     
    关键词： 铜之家 转炉,铜锍吹炼,神经网络,终点预报

     

     
     
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