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基于模糊神经网络的炼钢炉静态建模

Identification of Steelmaking Furnace Based on FNN

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【作者】 田民乐刘少民

【Author】 Tian Minle; Liu Shaomin( Information Engineering School, UST Beijing, Beijing 100083, China)

【机构】 北京科技大学自动化信息工程学院

【摘要】 根据炼钢转炉的实际采集数据,利用1种新型模糊神经网络(FNN),对其进行了静态建模。从理论上论证了该FNN的推理及非线性逼近能力。用新建模型对钢水终点温度,终点含碳量进行计算,其结果与相应的实测值基本一致。

【Abstract】 The static state model of steelmaking furnace is made based on the reality data gathered with the kind of Fuzzy Neural Network. The objective temperature of steel and W[C] in steel were calculated by the new model. The results accord with those of measured in the experiment

  • 【文献出处】 北京科技大学学报 ,JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY BEIJING , 编辑部邮箱 ,1998年02期
  • 【分类号】TP18,TF748
  • 【被引频次】16
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