用神经网络评估进口铁矿石品位波动及品质特性

• 作者: 应海松 李斐真
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 进口铁矿石 品位波动 品质特性 分类
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 121-124,188
• 分类号: TD9
• 字数: 4919字
• 语种: 中文

摘要

借助于神经网络的BP网、自组织竞争网、自组织特征映射(SOM)网,利用进口铁矿石品质数据库历史积累作为学习样本,分别对交货批铁矿石的品位波动、铁矿石品质特性分类进行网络训练、仿真模拟.目的是将新的人工智能技术引入进口铁矿石的检验,将日常检验工作人员从繁重的劳动量中解放出来,用技术手段提高人的工作效率.同时,也可将神经网络与进口铁矿石品质特性分类结合,为政府职能部门的政策措施出台提供依据,为广大钢铁企业的原料选择提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应海松		42	128	6.0	10.0
2	李斐真		11	17	2.0	3.0