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    遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用

    劉賀平 郭哲 李華德 孫明

    劉賀平, 郭哲, 李華德, 孫明. 遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
    引用本文: 劉賀平, 郭哲, 李華德, 孫明. 遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用[J]. 工程科學學報, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
    Liu Heping, Guo Zhe, Li Huade, Sun Ming. GA Neural Network Based on Modelling for DC Arc Furnace Steelmaking Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
    Citation: Liu Heping, Guo Zhe, Li Huade, Sun Ming. GA Neural Network Based on Modelling for DC Arc Furnace Steelmaking Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1999, 21(6): 588-591. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022

    遺傳機理神經網絡在電弧爐煉鋼模型辨識中應用

    doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1999.06.022
    基金項目: 

    國家“八五”攻關重點課題(No.85-311-02-11-04)

    詳細信息
      作者簡介:

      劉賀平 男,48歲,副教授,博士后

    • 中圖分類號: TP18

    GA Neural Network Based on Modelling for DC Arc Furnace Steelmaking Process

    • 摘要: 在直流電弧爐煉鋼過程控制系統中,由于它的復雜機理,高度非線性加大了建模的難度.為提供適用于直流電弧爐煉鋼過程優化控制的模型,提出一種引人遺傳算法的神經網絡建模方法,并將其用于某廠直流電弧爐煉鋼過程模型的建立,獲得了很好的效果.同時給出了基于現場實測數據的仿真結果.

       

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    出版歷程
    • 收稿日期:  1999-03-12
    • 網絡出版日期:  2021-08-27

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