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基于RBF神经网络的铁水硅含量预报模型 被引量：7
1
作者 秦斌 王欣 吴敏 《电气传动》 北大核心 2002年第3期25-27,共3页
文章利用 RBF神经网络的全局搜索能力 ,结合梯度学习算法和专家系统 ,建立了高炉铁水硅含量预报 RBF神经网络模型。该系统解决了 BP神经网络局部的收敛 ,学习时间过长的问题。实际应用表明 ,该系统可以提高硅含量预报命中率 。
关键词 Rbf神经网络 铁水硅含量 预报模型 高炉 梯度算法 专家系统
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基于BF神经网络的图像智能识别方法
2
作者 崔玲玲 张家明 代江艳 《山东师范大学学报（自然科学版）》 2023年第3期270-277,共8页
目前的图像智能识别方法中,由于干扰因素过多,导致图像识别的结果误差值较大.为此提出基于BF神经网络的图像智能识别方法。采用传感器装置采集静态图像样本和动态图像样本,经过拜尔滤光片后,导入到图像采集卡中,由图像采集卡将图像分解... 目前的图像智能识别方法中,由于干扰因素过多,导致图像识别的结果误差值较大.为此提出基于BF神经网络的图像智能识别方法。采用传感器装置采集静态图像样本和动态图像样本,经过拜尔滤光片后,导入到图像采集卡中,由图像采集卡将图像分解成为RGB模式下的三种原色的原始图像。采取HOG特征算法对图像样本的特征进行预处理,分别完成正向传播和后向传播,灰度化图像样本的检测窗口,通过计算像素梯度,进一步排除弱化光照等因素的干扰,计算重叠区域的权重投影,并归一化对比度,最终得出可供识别的特征向量。基于BF神经网络构建图像智能识别模型,采用梯度下降法对模型的输出层和隐藏层进行权值调整,采用正负样本1∶3的比例对该模型进行训练。设计对比实验检测该方法的可行性,将实验结果与BP神经网络识别方法和线性神经网络识别方法进行对比,得出该方法在不同识别次数下,识别误差值均小于其他两种方法的结果,能够有效提高图像智能识别的精准度。 展开更多
关键词 图像识别 智能识别 bf神经网络
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神经网络高炉炉况预测与判断专家系统 被引量：6
3
作者 杨尚宝 杨天钧 董一诚 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期220-225,共6页
将神经网络与传统专家系统有机地结合，建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强，且具有良好的自学习功能。
关键词 高炉 炉况 预测 神经网络 专家系统 诊断
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铁水硅预报神经网络专家系统的遗传优化生成 被引量：12
4
作者 姚斌 杨天钧 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2000年第4期13-16,共4页
利用遗传算法所固有的全局搜索性能 ,进化多层前馈神经网络连接权 ,结合 BP学习算法和符号主义专家系统 ,建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统。该系统解决了神经网络局部的收敛、学习时间过长的问题。实际应用表明该系... 利用遗传算法所固有的全局搜索性能 ,进化多层前馈神经网络连接权 ,结合 BP学习算法和符号主义专家系统 ,建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统。该系统解决了神经网络局部的收敛、学习时间过长的问题。实际应用表明该系统可以提高硅预报命中率 ,并能清楚解释推理过程 。 展开更多
关键词 高炉 硅含量预报 遗传算法 神经网络 专家系统
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一种多神经网络混合模型的学习算法研究 被引量：4
5
作者 王雷 陈宗海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第12期2680-2682,2686,共4页
针对混合智能模型的多神经网络结构特征,提出一种模型参数的在线辨识算法。该算法在起始阶段利用混沌优化算法寻找初始点,随后采用BFS法完成参数寻优过程。对处于扰动状态下的预分馏塔的仿真结果表明,该算法可以有效地解决一类多神经网... 针对混合智能模型的多神经网络结构特征,提出一种模型参数的在线辨识算法。该算法在起始阶段利用混沌优化算法寻找初始点,随后采用BFS法完成参数寻优过程。对处于扰动状态下的预分馏塔的仿真结果表明,该算法可以有效地解决一类多神经网络模型的在线参数辨识问题。 展开更多
关键词 过程建模 神经网络 混沌优化 变尺度算法
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BP神经网络在高炉铁水硅预报中的应用 被引量：9
6
作者 高绪东 《中国冶金》 CAS 2014年第6期24-26,39,共4页
随着现代科技的发展和计算机技术的不断提高,高炉自动化操作显得越来越重要。高炉铁水硅预报能很好地反映高炉内热状态和高炉的成分,对高炉运行状态的判断起到至关重要的作用。在总结前人预报模型的基础上,综合考虑了各种影响因素,建立... 随着现代科技的发展和计算机技术的不断提高,高炉自动化操作显得越来越重要。高炉铁水硅预报能很好地反映高炉内热状态和高炉的成分,对高炉运行状态的判断起到至关重要的作用。在总结前人预报模型的基础上,综合考虑了各种影响因素,建立了BP神经网络模型,并结合现场数据进行计算,模拟结果和实际相符。 展开更多
关键词 高炉 BP 硅预报 神经网络
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6L60MCE柴油机燃烧系统故障的仿真计算
7
作者 黄加亮 蔡振雄 +1 位作者 翁泽民 黄少竹 《集美大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2000年第4期16-21,共6页
建立一种基于径向基函数 (RBF)神经网络算法模型 ,应用于船用柴油机气缸组件与燃烧系统的故障诊断 ,以沪东重机生产的HUDONGMAN B&W 6L60MCE机型为例 ,设计征兆 /故障样本集 ,采用一个单隐层的RBF网络对样本进行训练和仿真实验 。
关键词 船用柴油机 燃烧系统 故障诊断 神经网络 仿真
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高炉煤气流分布模式识别神经元网络模型及应用 被引量：4
8
作者 涂春林 毕学工 周勇 《山东冶金》 CAS 2004年第2期42-44,共3页
高炉煤气流的控制是高炉操作的重要方面,为了更直接地判断煤气流的分布,利用自组织神经网络开发的数学模型整理出了25种煤气流分布模式,该模型有助于高炉操作者更直观地判断煤气流的分布。
关键词 高炉 煤气流分布 模式识别 自组织神经网络 教学模型
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广义回归神经网络在高炉炼铁能耗预测中的应用 被引量：5
9
作者 陈光 刘文涛 《冶金能源》 2013年第4期15-18,共4页
针对某炼铁厂建立了高炉炼铁的铁素平衡模型,对高炉铁水和炉渣产量等物流参数进行了计算,从而得到了比较可靠的物流生产数据。为了预测铁水温度、BFG产量、BFG热值和日发电量,利用广义回归网络建立了高炉炼铁工序的神经网络模型,并采用... 针对某炼铁厂建立了高炉炼铁的铁素平衡模型,对高炉铁水和炉渣产量等物流参数进行了计算,从而得到了比较可靠的物流生产数据。为了预测铁水温度、BFG产量、BFG热值和日发电量,利用广义回归网络建立了高炉炼铁工序的神经网络模型,并采用平衡模型的计算结果和其它生产数据对网络模型进行了训练和验证。提出了高炉炼铁工序能耗预测的计算方法,为组织生产能耗预测提供了可靠的方法。 展开更多
关键词 高炉炼铁 工序能耗 广义回归神经网络 预测模型
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