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基于神经网络的KR脱硫控制工艺模型的研究
引用本文:但斌斌,马乾,李具中,王雪冬,邓品团.基于神经网络的KR脱硫控制工艺模型的研究[J].制造业自动化,2010,32(5).
作者姓名:但斌斌  马乾  李具中  王雪冬  邓品团
作者单位:1. 武汉科技大学机械自动化学院,武汉,430081
2. 武钢钢铁,集团,公司,武汉,430083
基金项目:湖北省自然科学基金,武汉科技大学基金资助项目 
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.

关 键 词:KR脱硫  BP神经网络  贝叶斯正则化  控制模型

Research of control model for KR desulphurization based on neural network
DAN Bin-bin,MA Qian,LI Ju-zhong,WANG Xue-dong,DENG Pin-tuan.Research of control model for KR desulphurization based on neural network[J].Manufacturing Automation,2010,32(5).
Authors:DAN Bin-bin  MA Qian  LI Ju-zhong  WANG Xue-dong  DENG Pin-tuan
Abstract:
Keywords:
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