基于Rough集和神经网络的烧结过程异常诊断研究

• 作者: 历君 张小平 张继生 王杰
• 来源期刊: 烧结球团
• 学科: 工学
• 关键词: 异常 诊断 Rough集 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 造块自动化
• 页码范围: 24-26
• 页数: 3页
• 分类号: TF1
• 字数: 1814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8764.2005.04.007

摘要

为了及时、准确诊断烧结过程的异常状况并及时消除异常,本文将Rough集和神经网络相结合,建立了烧结过程异常状况智能诊断系统.基本思想是首先利用Rough集对知识库进行约简,然后利用神经网络对约简后的知识进行分层融合.该系统具有简化样本、适应性强和不易陷入局部最小点等特点,能有效处理异常中的噪声或不相容的信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小平	鞍山科技大学计算机科学与工程学院	9	52	4.0	7.0
2	张继生	鞍山科技大学计算机科学与工程学院	4	21	3.0	4.0
3	王杰	鞍山科技大学计算机科学与工程学院	3	20	3.0	3.0
4	历君		1	3	1.0	1.0