【摘 要】
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LF炉精炼渣的成分是影响LF精炼是否达到目标的重要因素,而转炉渣成分获得是确定LF精炼渣成分的关键因素。基于神经网络有利于解决非线性问题的特点,构建了适合解决上述问题的
【机 构】
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辽宁科技学院冶金工程学院,辽宁省本溪低品位非伴生铁矿优化应用重点实验室,东北大学冶金学院
【基金项目】
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辽宁省博士科研启动基金(No.20170520079),国家自然科学基金(No.51574063、No.51874081).
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LF炉精炼渣的成分是影响LF精炼是否达到目标的重要因素,而转炉渣成分获得是确定LF精炼渣成分的关键因素。基于神经网络有利于解决非线性问题的特点,构建了适合解决上述问题的联级预报模型。采用VB6.0进行编程,应用克服BP神经网络缺陷的小波神经网络,建立了联级小波神经网络。经研究分析确定,第1级网络结构为8×10×5,第2级网络结构为13×12×6,其中联级中的隐含层传递函数都为Morlet型函数,输出层传递函数都为S型函数。采用800炉数据进行模型训练,30炉数据现场
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