摘要
应用误差反向传播方式建立了烧结矿性能指标预测的神经网络模型 ,并用实际烧结生产数据对模型进行了训练 ,训练后的模型可以对烧结过程进行分析 ,并可对烧结矿的FeO含量和烧结矿转鼓指数进行预测。
A back error propagation neural network was carrid out to predict the sinter quality After training on data from sintering plant, the network can be used to predict the FeO content and drum strength index of sinter
出处
《烧结球团》
北大核心
2001年第4期6-10,共5页
Sintering and Pelletizing
