烧结矿化学成分控制专家系统的开发与应用

• 作者: 姜涛 石军 范晓慧 陈许玲 龙红明
• 来源期刊: 钢铁
• 学科: 工学
• 关键词: 烧结矿化学成分 神经网络 BP模型 专家系统
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 原料与炼铁
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0449-749X.2006.11.002

摘要

采用基于改进BP算法的人工神经网络模型,提前预报了烧结矿的R和TFe、SiO2含量,将模型的预报结果转化为规则的输入,设计了基于经验规则的专家系统,结合R、TFe的变化趋势和配料计算提前调整原料的配比.系统正式投入运行后,烧结矿碱度(R)预报命中率达到91%,全铁(TFe)预报命中率达到94%,操作指导建议采纳率为92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜涛	中南大学资源加工与生物工程学院	196	2424	27.0	34.0
2	范晓慧	中南大学资源加工与生物工程学院	109	1337	21.0	29.0
3	陈许玲	中南大学资源加工与生物工程学院	49	436	14.0	18.0
4	龙红明	中南大学资源加工与生物工程学院	8	94	5.0	8.0
5	石军		3	35	2.0	3.0