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基于BP网络锌窑渣、水解渣共同熔炼预测系统的研究

作者:李永祥 牛皓 黄孟阳 任锐锌窑渣水解渣共同熔炼bp网络预测系统

摘要:本文提出一种基于生产实践样本数据、BP神经训练和嫁接网络对锌窑渣、水解渣共同熔炼进行预测的模型。10组数据所构建的9-16-13-8BP神经网络训练模型,是以锌窑渣、水解渣中各成分作为输入参数,冰铜、烟尘和水淬渣相应成分作为预测目标。建立输入参数和预测目标之间的模拟关系,训练误差为10-4。预测网络是采用训练网络权值、阈值,和相同设计参数,在Matlab的GUI可视化界面中输入各成分的含量,实现各元素成分的预测,误差为10-4,人机交互性强。

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四川冶金

《四川冶金》(CN:51-1152/TF)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《四川冶金》主要内容有:矿山采选、金属冶炼及压力加工、金属材料、钒钛资源综合利用、环保与节能、冶金分析、物理检验、耐火材料、冶金设备与自动化等方面的理论研究、科研实验成果、生产技术经验与总结。

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