基于神经网络的烧结矿化学成分自适应预报系统的开发  

ADAPTIVE PREDICTION SYSTEM OF SINTER CHEMISTRY BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

作　　者：申炳昕[1] 范晓慧[1] 孙文东[2] 

机构地区：[1]中南大学矿物工程系 [2]武汉钢铁集团公司

出　　处：《烧结球团》2002年第5期1-3,共3页Sintering and Pelletizing

摘　　要：将多层前向人工神经网络应用于烧结矿化学成分预报 ,改进后的BP算法可以实现网络结构的自组织。应用该技术开发的烧结矿化学成分自适应预报系统能够快速、准确地预报烧结矿的化学成分 。This investigation uses artificial neural network to predict sinter chemistry The author makes great modification on backpropagation algorithm in order to improving the convergence and self organizing the hidden-layer neurons The adaptive prediction system developed on these techniques shows its characters such as fast,accuracy and robustness The prediction can be used as operation guidance or control parameters

关 键 词：神经网络 烧结矿 化学成分 自适应预报系统 开发 

分 类 号：TF325.1[冶金工程—冶金机械及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]