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针对RBF神经网络学习算法不能很好地确定其隐含层节点数、隐含层节点中心及其半径的问题,利用AP聚类算法无需事先确定聚类数的特点,提出了一种基于AP聚类的RBF神经网络算法.将该算法应用于120t转炉Q235B钢种冶炼过程的终点碳含量和温度预报,预测结果与实际结果比较,表明该算法具有预测精度高等优点,可为类似应用提供借鉴.

关键词: AP聚类 , RBF神经网络 , 转炉炼钢 , 预测

样本自选择回归分析算法在转炉炼钢中的应用

张辉宜 , 周奇龙 , 袁志祥 , 刘志明 , 周云

钢铁研究学报

针对转炉炼钢静态控制模型广泛采用的常规回归分析算法采用目标炉次的前几炉次冶炼数据作为样本,模型预测准确度低的问题,提出了一种基于样本自选择的回归分析算法。该算法从实际生产数据中自动选取一定数量的合适样本来构建回归分析预测模型,实现吹氧量、冷却剂加入量、终点温度和终点碳含量的预测。通过某钢厂120t转炉Q235B钢种的实际生产数据与该算法、常规回归分析算法和BP神经网络算法进行预测结果比较,表明本算法具有预测准确度高,综合预测效果好等优点。

关键词: 转炉炼钢 , 静态控制模型 , 增量回归分析 , 样本自选择

袁家虎研究员简介

功能材料

关键词:

郭志猛庄奋强

郭志猛 , 庄奋强 , 林涛 , 吴峰松 , 殷声

金属学报

根据电化学原理, 得到高阻值衬层穿透性裂纹的电沉积电流与时间的关系曲线, 利用计算机数据采集及处理系统, 对高阻值衬层进行分析与检测, 由此可以定量确定裂纹的大小, 再通过观测在裂纹处所沉积的金属（或采用电极扫描技术）来确定裂纹的位置及表面形状, 最终可以实现对高阻值衬层的快速无损探伤.

关键词: 高阻值衬层 , null , null , null

纺织纤维表面的X光电子能谱研究袁骏

袁骏

材料科学与工程学报 doi:10.3969/j.issn.1673-2812.2001.01.019

由于纤维聚集体不同于紧密结构材料，在用XPS测定分析纤维表面结构时，电子被电离射出的量要小得多，测定的灵敏度较低。通常纤维的聚集结构越紧密，对测定分析结果越有利，机织物是较好的测试材料形式。在对纤维表面元素含量测定时，低含量成分有变小的趋势，而高含量成分有变大的趋势。在测定分析纤维表面元素含量时，这种影响趋势对测定低含量成分可能会有较大的影响。

关键词: XPS , 纤维 , 测试灵敏度 , 表面结构