基于RBF神经网络的钢水Cr含量估计
李国新1
张书彦2
Simon O'Keefe2
王汝霖1
1.中国海洋大学,电子工程系,山东,青岛,2660712.英国约克大学,计算机系,York,UK,YO10 5DD
摘要：炼钢过程中Cr的加入是一个逐步调整的过程,由于大量随机因素存在,使得Cr含量的测量值低于钢水中Cr的实际含量,从而导致过多Cr加入,成品钢中Cr含量偏高.为此,提出用RBF(Radial Basis Function)神经网络模型来估计钢水中Cr含量,寻求一组过程变量,通过主元分析降低输入维数,训练神经网络,对钢水中Cr含量进行有效估计.该方法可以一次性调整Cr的含量到要求范围内.
关键词：炼钢铬含量RBF神经网络主元分析估计模型
分类号：TF701(炼钢)
论文发表日期：2004-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 45-47 )
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