原文服务方: 有色冶金设计与研究       
摘要:
通过分析机械探尺和雷达探尺在高炉料位检测上的优缺点,采用模糊GK聚类算法,对雷达探尺测量数据进行聚类处理,并把聚类获得的参数用于构建一个RBF网络。利用机械探尺数据训练已建立的RBF网络,建立了基于机械探尺数据的修正模型,通过修正模型对雷达探尺测量数据的逐一修正,实现雷达探尺和机械探尺测量数据的有机融合。仿真结果和工业数据证明,基于机械探尺数据建立的修正模型具有较高的精度和较好的实用价值。
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高炉
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分段线性回归
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料面检测
多源数据融合
环域配准
贝叶斯融合
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于两种探尺数据融合的高炉料位检测方法
来源期刊 有色冶金设计与研究 学科
关键词 高炉料位 机械探尺 雷达探尺 模糊GK聚类 RBF网络
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-11
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋朝辉 中南大学信息科学与工程学院 34 240 10.0 13.0
2 陈致蓬 中南大学信息科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
高炉料位
机械探尺
雷达探尺
模糊GK聚类
RBF网络
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
有色冶金设计与研究
双月刊
1004-4345
36-1111/TF
大16开
江西省南昌市红角洲前湖大道888号
1980-01-01
汉语
出版文献量(篇)
2607
总下载数(次)
0
总被引数(次)
7215
论文1v1指导