【摘 要】
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该文以连铸生产工艺为基础,提出了基于粗糙集理论的连铸板坯缺陷类型的预报诊断系统,用粗糙集理论对影响连铸板坯缺陷产生的因素进行简化,然后采用径向基函数网络进行预报及
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该文以连铸生产工艺为基础,提出了基于粗糙集理论的连铸板坯缺陷类型的预报诊断系统,用粗糙集理论对影响连铸板坯缺陷产生的因素进行简化,然后采用径向基函数网络进行预报及诊断.并针对冶炼和连铸原始记录进行仿真实验,取得了很好的预报和诊断效果,实验表明该系统的有效性、先进性、实用性.该文详细介绍了连铸板坯的缺陷种类及其影响因素.该文详细讲解了粗糙集理论的基本概念和基本定义,条件属性简化的方法,在该课题中的应用.该文介绍了人工神经网络的模型复杂,介绍了标准BP算法,针对其缺点,提出了改进的自适应调整学习算法和动量法.针对BP算法的局部极值问题,采用了径向基函数网络,并用用MATLAB实现.该文给出了大量的仿真实验结果,结果表明粗糙集理论和人工神经网络相结合是一种非常有效的方法.
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