基于神经网络预报的烧结矿化学成分控制专家系统
来源期刊：工程科学学报2006年第9期
论文作者：龙红明 范晓慧 陈许玲 姜涛 石军 宋清勇 羊小东
文章页码：867 - 870
关键词：烧结矿;化学成分;BP模型;知识库;专家系统;
摘 要：采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统.系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.
龙红明1，范晓慧1，陈许玲1，姜涛1，石军2，宋清勇2，羊小东2
1. 中南大学资源加工与生物工程学院2. 攀枝花新钢钒股份有限公司炼铁厂
摘 要：采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统.系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制.
关键词：烧结矿;化学成分;BP模型;知识库;专家系统;
