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文献标题: 烧结矿FeO含量预报系统开发与应用
文献来源: 蒋大军;  钢铁  2006年  09期
文献关键词: 烧结矿FeO神经网络网络训练预报
文献摘要: 针对FeO含量控制复杂与难度大的实际情况,开发了神经网路预报系统。采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报现场烧结矿FeO含量。网络结构设计精度高、泛化能力强。训练方差为0.015 088 46,用训练样本集测试FeO含量输出,检验的绝对平均误差为0.135 665,命中率为97.78%。采用训练后网络预报,绝对平均误差为0.189 226,命中率为91.14%。
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