基于多传感器数据融合技术的烧结矿碱度预报模型的研究

• 作者: 宋强 宋艳敏 常卫兵 程国彪
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多传感器数据融合 神经网络算法 碱度 权值和阈值
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2005.09.003

摘要

烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响.据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型.通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋强	昆明理工大学信息工程与自动化学院	11	9	2.0	2.0
2	程国彪		1	5	1.0	1.0
3	常卫兵		2	7	2.0	2.0
4	宋艳敏		2	7	2.0	2.0