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基于神经网络的KR脱硫控制工艺模型的研究

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摘要

脱硫过程是一个非常复杂的非线性工艺过程,针对传统的方法建立的脱硫控制工艺模型无法保证稳定和高精度的脱硫效果,在分析测试了常用BP神经网络后.提出采用贝叶斯正则化BP神经网络建立该模型,并用生产实例予以验证;实践表明,该模型消除了操作工人主观误差,提高了脱硫效率.

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来源
《制造业自动化》|2010年第9期|75-77|共3页
作者
但斌斌; 马乾; 李具中; 王雪冬; 邓品团;
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作者单位

武汉科技大学机械自动化学院,武汉,430081;

武汉科技大学机械自动化学院,武汉,430081;

武钢钢铁(集团)公司,武汉,430083;

武钢钢铁(集团)公司,武汉,430083;

武钢钢铁(集团)公司,武汉,430083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
KR脱硫; BP神经网络; 贝叶斯正则化; 控制模型;
入库时间 2023-07-24 22:36:14

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