基于RBFNN的烧结矿FeO含量预报系统研究

• 作者: 胡方霞 蓝浩
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 烧结 FeO 图像处理 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 控制管理
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 分类号: T
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.12.017

摘要

针对烧结矿FeO含量存在的非线性、随机性和不确定性的特点,提出了基于RBF神经网络的FeO含量测量模型,将烧结断尾图像特征和主要操作工艺参数等多种数据进行融合,对FeO含量进行在线预报,并开发了"烧结矿FeO含量在线智能检测系统".应用表明该模型计算量小、精度高,算法实用简单,达到了理想效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡方霞	重庆工商职业学院工程技术系	32	99	6.0	8.0
2	蓝浩	重庆大学机械工程学院	3	13	3.0	3.0