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第一章文献综述
第二章高炉铁水硅含量的预报方法与控制策略
第三章铁水硅含量预报模型的研究
第四章预报模型的建立
第五章系统的实现与应用
第六章结论与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要的研究成果
康旭;
中南大学;
高炉冶炼; 铁水; 硅含量; 预报模型; 神经网络;
机译:人工神经网络模型预测高炉铁水中硅的含量
机译:动态预测高炉中铁水硅含量的数据驱动时间离散模型—综述
机译:主成分分析应用和偏最小二乘的高炉铁水硅含量模型
机译:基于铁水硅含量和温度预测模型的高炉物理热指数模型的开发与实践
机译:硅粉和高炉渣三元掺混料的混凝土性能和耐久性。
机译:基于红外热成像和降温模型的高炉铁水温度测量方法
机译:用小波分解和人工神经网络预测铁水中硅含量的模型
机译:高炉动态模型:pLaIC高炉动态模型的重建。第2卷。附录6-14。第149号报告
机译:从高炉中测量出铁水流道的铁水温度,该铁水流道是从出铁口开始的,该出铁口具有从硅药到铁水的偏差的相加方式。
机译:铁水温度预测方法铁水温度预测模型识别方法及其程序与高炉的高炉及其配套
机译:高炉负荷速度预测模型的学习方法,预测高炉载荷率的方法,高炉运转指导方法,控制高炉载荷率,生产铁水生产方法,运行爆炸方法。 用于预测高炉负荷降速的炉子和学习装置
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