利用神经网络预测连铸保护渣性能

• 作者: 向嵩 王雨
• 来源期刊: 连铸
• 学科: 工学
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 43-44
• 页数: 2页
• 分类号: TF77
• 字数: 1745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-4006.2005.05.016

摘要

在实验的基础上建立基于神经网络的连铸保护渣性能预测模型,经对比分析表明,用神经网络对连铸保护渣性能进行训练和学习后,神经网络方法能有效和比较准确地对保护渣性能进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雨	重庆大学材料科学与工程学院	52	395	11.0	17.0
2	向嵩		13	108	6.0	10.0