文献类型：期刊文章

作　　者：李启会[1] 刘祥官[2]

机构地区：[1]嘉兴学院数学系,浙江嘉兴314001 [2]浙江大学数学系,浙江杭州310027

出　　处：《中国冶金》

基　　金：国家科技成果重点推广资助项目(2005EC000166);国家重点基础研究发展973资助项目(2002CB312200)

年　　份：2007

卷　　号：17

期　　号：4

起止页码：34-37

语　　种：中文

收录情况：CAS、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：将神经网络和模糊数学理论相结合,建立了一种新型的炉况预报模型,利用模糊神经网络的并行处理特性进行模糊推理。模糊神经网络的并行数学计算过程取代了专家系统中传统的参数处理,具有更高的推理效率;且神经网络的学习能力实现了隶属函数和模糊规则的自学习,从而满足了高炉专家系统知识库的动态特征,有效提高了炉况预报模型的自适应能力。最后,应用莱钢1号高炉在线采集的数据动态模拟了高炉炉况的变化趋势。

关 键 词：炉况 模糊化  模糊推理 模拟  预报  

分 类 号：TP18]