基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統

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基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統

龍紅明, 范曉慧, 陳許玲, 姜濤, 石軍, 宋清勇, 羊小東

文章導航 > 工程科學學報 > 2006 > 28(9): 867-870

龍紅明, 范曉慧, 陳許玲, 姜濤, 石軍, 宋清勇, 羊小東. 基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統[J]. 工程科學學報, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

引用本文:

龍紅明, 范曉慧, 陳許玲, 姜濤, 石軍, 宋清勇, 羊小東. 基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統[J]. 工程科學學報, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

LONG Hongming, FAN Xiaohui, CHEN Xuling, JIANG Tao, SHI Jun, SONG Qingyong, YANG Xiaodong. Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

Citation:

LONG Hongming, FAN Xiaohui, CHEN Xuling, JIANG Tao, SHI Jun, SONG Qingyong, YANG Xiaodong. Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

龍紅明, 范曉慧, 陳許玲, 姜濤, 石軍, 宋清勇, 羊小東. 基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統[J]. 工程科學學報, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

引用本文:

龍紅明, 范曉慧, 陳許玲, 姜濤, 石軍, 宋清勇, 羊小東. 基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統[J]. 工程科學學報, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

LONG Hongming, FAN Xiaohui, CHEN Xuling, JIANG Tao, SHI Jun, SONG Qingyong, YANG Xiaodong. Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

Citation:

LONG Hongming, FAN Xiaohui, CHEN Xuling, JIANG Tao, SHI Jun, SONG Qingyong, YANG Xiaodong. Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(9): 867-870. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

基于神經網絡預報的燒結礦化學成分控制專家系統

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.09.014

1. 中南大學資源加工與生物工程學院, 長沙 410083;
2. 攀枝花新鋼釩股份有限公司煉鐵廠, 攀枝花 617022

基金項目:

國家自然科學基金和上海寶鋼集團公司聯合資助項目(No.50374080),中南大學研究生教育創新工程基金資助項目(No.042310011)

作者簡介:
龍紅明(1979-),男,博士研究生

中圖分類號: TP183
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出版歷程
- 收稿日期: 2005-10-12
- 修回日期: 2006-05-08
- 網絡出版日期: 2021-08-24

Expert system for controlling sinter chemistry based on neural network prediction

1. School of Resources Processing and Bioengineering, Central South University, Changsha 410083, China;
2. Steelmaking Factory, Panzhihua New Steel & Vanadium Co. Ltd., Panzhihua 617022, China

摘要: 采用帶動量項的線性再勵自適應變步長BP神經網絡算法,建立了基于多周期運行模式的燒結礦化學成分預報模型;使用基于數據庫技術的知識庫和正向推理的推理機,開發了化學成分控制專家系統.系統自投入運行以來,預報模型命中率穩定在90%以上,操作指導建議采納率達到92%,實現了對燒結礦化學成分的穩定控制.
- 燒結礦 /
- 化學成分 /
- BP模型 /
- 知識庫 /
- 專家系統
Abstract: A sintering predictive model of chemical composition based on many periods was developed by the BP neural network algorithm with appending momentum and adaptive variable step size linear reinforcement. Using knowledge base that was based on database technology and illation with forward inference, an expert system was designed for controlling sinter chemistry. Since the system was plunged into application, the hit ratio of the predictive model is over 90% steadily, and the acceptance of operation suggestion is 92%. The goal of controlling chemical composition steadily is actualized.
- sinter /
- chemical composition /
- BP model /
- knowledge base /
- expert system

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