基于神经网络跟专家体系的铁水硅含量预报、把持软件研究

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基于神经网络跟专家体系的铁水硅含量预报、把持软件研究

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毕业论文范文题目：基于神经网络跟专家体系的铁水硅含量预报、把持软件研究，论文范文关键词：基于神经网络跟专家体系的铁水硅含量预报、把持软件研究
基于神经网络跟专家体系的铁水硅含量预报、把持软件研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：高炉铁水硅含量是高炉出产过程中须要把持的重要因素之一，它岂然而反应生铁品质的重要指标，而且还可能反应高炉的炉温程度，同时也是表征高炉内热状况的一个重要指标，对保持高炉的牢固、顺行、高产尤为重要。本研究等于针对目前硅含量的预报跟把持方法不能满意实际高炉出产过程把持须要，在对高炉铁水硅含量影响因素及把持常识进行收集、分析的基本上，结合铁水硅含量把持过程中的诸多不断定因素，提出了（略..）将神经网络、专家体系独特作用于高炉铁水硅含量的预报、把持模型。实现了模型的软件开发，并从实际与实际的角度对该模型进行了分析跟研究。高炉铁水硅含量预报、把持神经网络、专家体系重要由神经网络模块、专家体系模块以及人机接口所组成。其中神经网络模块重要被用于对高炉铁水硅含量以必定的时光间隔进行猜测并对铁水硅含量及其影响因素间的关联进行学习，以作为专家体系定量化打算的根据。专家体系模（本文此处忽略..）块重要是利用所收集的大量的专家常识对铁水硅含量预报神经网络的输出成果进行分析，根据各个参数之间的关联进行打算，并向高炉操作者提出定性的操作领导跟定量的操作倡议，以确保高炉铁水硅含量保持在畸形范畴。人机接口重要用于操作者与程序进行交换跟对程序进行管理。本体系的开发采取了面向对象的设计方法，体系软件构造公道、界面友爱、可操作性强，并且因为专家体系中定量打算规矩来源于神经网络对参（本文此处忽略..）数的学习，所以本体系同时还存在很强的可移植性。利用出产现场获得的71组高炉持续出产的数据通过归一化、去除噪声等处理后树破数据库。利用数据库中30组数据对体系进行输入以练习神经网络，当显示练习结束后，将数据库中残余的27组数据输入以对神经网络对高炉铁水硅含量猜测成果的命中率进行检测。实验成果为：当猜测正确度为80%时，体系命中率96.29%；当正确度为85%时，体系命中率85.18%、当正确度为90%时，体系命中率66.66%、当正确（略..）度为95%时，体系命中率37.37%。此时，在选定的神经网络练习误差精度下，一旦铁水硅含量预报值偏离了实际出产过程硅含量的把持范畴时，专家体系将会被激活，其提出的定性跟定量的操作倡议与富有教训的高炉现场操作者在等同情况下所采取地操作策略可能较好吻合。最后，作者还提出了对体系将来的研究提出了进一步的改进看法。

以上为本篇毕业论文范文基于神经网络跟专家体系的铁水硅含量预报、把持软件研究的介绍部分。

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