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文檔簡介
1、該文具體工作內(nèi)容如下:1.針對現(xiàn)場原有轉(zhuǎn)爐動態(tài)模型學習算法的缺陷,提出了基于參數(shù)自適應算法的模型系數(shù)學習方法,并同時引進現(xiàn)場冶煉專家的有關經(jīng)驗,建立相關控制規(guī)則并參與監(jiān)督和控制動態(tài)模型系數(shù)的學習過程,以進一步提高模型系數(shù)的學習效果.2.采用模糊推理和神經(jīng)元網(wǎng)絡建模的技術(shù),建立轉(zhuǎn)爐煉鋼冶煉終點熔池雜質(zhì)含量預報模型.3.針對常規(guī)轉(zhuǎn)爐靜態(tài)增量控制方法的不足,將神經(jīng)元網(wǎng)絡技術(shù)引入轉(zhuǎn)爐煉鋼靜態(tài)控制領域,通過將兩者相互組合并取長補短,提出了基于神經(jīng)
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