模糊神经网络在烧结矿技术经济指标的应用  

作　　者：江琴[1] 杜后发[2] 程树森[3] 

机构地区：[1]江西科技师范大学数学与计算机科学学院,江西南昌330013 [2]东华理工大学地球科学学院,江西抚州344000 [3]北京科技大学冶金与生态工程学院,北京100083

出　　处：《轻工科技》2014年第5期64-66,共3页Light Industry Science and Technology

摘　　要：钢铁联合企业主要是根据铁矿石的化学成分进行铁矿石的配比。在配比之前,首先对铁矿石的化学成分做实验分析,然后对铁矿石进行优化配比。由于配矿过程耗费时间长、高成本以及配料的单一性,因此不具广泛性,而模糊神经网络能混匀配料,运用改进的网络算法计算速度比较快,不会耽误生产,还可以降低成本,基于这些优点,引入模糊神经网络来预测烧结矿的技术经济指标。本文针对成品率进行预测,并运用VisualC++使用C/C++语言的Win32应用程序集成开发环境,开发基于模糊神经网络烧结矿技术经济指标的预测程序。

关 键 词：模糊神经网络 烧结矿 成品率 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]