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为了更好地应用BP神经网络对连铸板坯质量进行在线诊断,基于连铸生产特点,利用采集的过程数据建立了符合生产实际的均一化函数.通过分析BP神经网络中各参数对网络性能及诊断准确率的影响,对BP神经网络的结构及学习算法进行修正,使该网络有选择和有区分地学习铸坯质量知识.结合某钢厂连铸现场数据,以黏结为例,建立了6种网络模型,对各模型算法进行了比较测试.结果表明:采用自定义函数均一化样本或采用提出的差异性算法训练神经网络,均可明显提高诊断准确率;采用选择性算法可确保诊断准确率不变的同时,提高学习速度;修正的算法更能很好地符合连铸生产实际. 相似文献
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为降低铁水中钛含量,采用烧结矿或球团矿进行铁水包脱钛预处理。基于共存理论,采用Matlab编程软件,建立了铁水包脱钛典型渣系SiO2-TiO2-CaO-MgO-FeO-MnO中TiO2活度计算模型。结果表明,随着MgO、FeO、MnO摩尔分数和炉渣碱度的增大,脱钛渣中TiO2活度下降;随着TiO2摩尔分数的增大,TiO2活度提高。脱钛终点铁水中的钛含量与硅含量呈线性关系,其斜率受温度、铁水成分以及炉渣中SiO2和TiO2活度的影响。计算结果与试验结果及实际生产数据十分吻合。 相似文献
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