基于RBF算法的漏钢预报系统开发  被引量:1

Based on the BP neural network breakout prediction technology research

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作  者:宋志斌 SONG Zhi-bin(HBIS Cheng Steel Automation center,Chengde 067000,China)

机构地区:[1]河钢集团承钢分公司自动化中心

出  处:《世界有色金属》2018年第9期287-287,289,共2页World Nonferrous Metals

摘  要:介绍了连铸工艺发展及漏钢事故的工艺原理,对漏钢预报金属在中国的发展进行了回顾,介绍了RBF径向基函数神经网络的结构特点,并采用RBF网络对连铸漏钢钢进行预报,以此为基础开发基于C#程序语言为开发工具,以Oracle数据库为后台数据存储的漏钢预报系统。Introduces the continuous casting process development and process principle of leak accident of steel,metal of steel leakage prediction reviewed development in China,this paper introduces the RBF structure characteristics of radial basis function(RBF)neural network,and USES the RBF network of continuous casting steel steel leakage prediction,based on development based on the c#programming language as the development tool,the Oracle database as the backend data store breakout prediction system.

关 键 词:连铸 漏钢预报 RBF神经元网络 

分 类 号:TF341.6[冶金工程—冶金机械及自动化]

 

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