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冶金工业
基于减法聚类的模糊神经网络转炉终点温度预报模型
分析了对转炉终点温度的影响因素,利用减法聚类自动确定模糊规则的数目,建立了模糊神经网络系统预报转炉终点温度.结果表明,该方法建立的模型能够对终点温度进行较好的预报,误差在±4℃以内的命中率可达25.49%;预报误差小于±20℃的炉数可达84.31%.
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材料与冶金学报
2006年04期
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