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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(xué)習(xí)算法的缺陷,提出了基于參數(shù)自適應(yīng)算法的模型系數(shù)學(xué)習(xí)方法,并同時引進(jìn)現(xiàn)場冶煉專家的有關(guān)經(jīng)驗(yàn),建立相關(guān)控制規(guī)則并參與監(jiān)督和控制動態(tài)模型系數(shù)的學(xué)習(xí)過程,以進(jìn)一步提高模型系數(shù)的學(xué)習(xí)效果.2.采用模糊推理和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模的技術(shù),建立轉(zhuǎn)爐煉鋼冶煉終點(diǎn)熔池雜質(zhì)含量預(yù)報(bào)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(luò)技術(shù)引入轉(zhuǎn)爐煉鋼靜態(tài)控制領(lǐng)域,通過將兩者相互組合并取長補(bǔ)短,提出了基于神經(jīng)
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