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摘要:
介绍粘结性漏钢的形成过程,指出漏钢预报其实是一种对温度变化波形的模式识别问题.在此基础上设计出基于BP神经元网络的漏钢预报系统,并进行了神经元网络的训练和测试.测试结果表明该系统预报的准确率与预报速度等均优于只采用逻辑判断建立的漏钢预报系统.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 板坯连铸漏钢预报系统的研究
来源期刊 重庆科技学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 BP神经元网络 板坯连铸 粘结性漏钢 漏钢预报
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-68
页数 3页 分类号 TP29|TF777
字数 2192字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1980.2008.01.022
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 史聚建 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经元网络
板坯连铸
粘结性漏钢
漏钢预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆科技学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1980
50-1174/N
大16开
重庆大学城
1995
chi
出版文献量(篇)
4247
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8
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13371
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