专家系统与神经网络在高炉热模型中的应用

摘要：

以首钢2号高炉为研究对象。首次提出了神经网络与专家系统共同构造高炉热模型的方法。在原有定量的专家系统分析处理基础上,再通过神经网络的自学习与自适应功能确定对高炉热状态有影响的其它因素,将专家系统与神经网络两者相互补充来完善高炉热模型,建立一个系统的、综合的数学模型。该模型可以客观、准确地反映高炉热状态。

关键词： 高炉 专家系统 神经网络 热模型

作者: 王洪庚

作者单位: 北京首钢自动化信息技术有限公司 自动化研究所,北京 100041

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计量协会冶金分会2007年年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 534-537

在线出版日期: 2007-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）