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检索条件：作者=谢安国
陈树江 , 谢安国 , 陆平鸽 , 田凤仁
耐火材料 doi:10.3969/j.issn.1001-1935.2001.01.016
利用人工神经网络技术,建立BP网络模型,通过网络的学习训练,能够比较准确地预测影响合成镁钙砂粉化率的因素.
关键词: BP神经网络 , 合成镁钙砂 , 粉化率
张军红 , 谢安国 , 沈峰满 , 谢民仰
钢铁
利用BP神经网络,建立了烧结矿质量预测模型,预测烧结矿FeO含量和碱度R指标.并采取遗传算法、网络隐含层节点自构性学习等办法优化网络构造.仿真结果表明,模型能取得良好的预测结果.
关键词: 烧结 , 遗传算法 , BP神经网络 , 质量预测
陆钟武 , 谢安国
金属学报
提出了钢铁生产流程基准确性物流科的概念,分相反了偏离基准确性物流科的各股物流对吨材能耗和吨钢能耗的影响, 以某钢厂生产数据为例,分相反了生产流程的物流对能耗的影响.
关键词: 基准物流图 , null , null
陆钟武 , 蔡九菊 , 于庆波 , 谢安国
金属学报 doi:10.3321/j.issn:0412-1961.2000.04.008
提出了钢铁生产流程基准物流图的概念,分析了偏离基准物流图的各股物流对吨材能耗和吨钢能耗的影响.以某钢厂生产数据为例,分析了生产流程的物流对能耗的影响.
关键词: 基准物流图 , 吨材能耗 , 吨钢能耗
张军红 , 谢安国 , 沈峰满
材料与冶金学报 doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2006.02.002
高炉铁水中的硫含量是描述铁水质量的一个重要指标.为了在出铁之前了解铁水中硫含量的高低,建立预测模型是必要的.本文利用遗传算法(GA)和BP神经网络构造了高炉铁水硫含量的预测分析模型,从某高炉选取117组数据进行学习和预测.运行结果表明,模型预测精度较高,当要求绝对误差为±3×10-6时,命中率可达6...
关键词: BP神经网络 , 铁水硫含量 , 预测
