控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2003年
4期
555-559
,共5页
转炉炼钢%模糊建模%遗传算法%神经网络
轉爐煉鋼%模糊建模%遺傳算法%神經網絡
전로련강%모호건모%유전산법%신경망락
提出了一种用于预报转炉炼钢终点磷含量的智能方法,在该方法中,采用模糊推理和遗传算法,其中模糊推理用于估算转炉熔池的磷含量,而模糊推理模型中的各个系数则由遗传算法辨识与优化.为了提高熔池磷的估算精度,同时还设计了一种神经网络以补偿来自模糊推理过程的误差.仿真结果表明了该方法的有效性.
提齣瞭一種用于預報轉爐煉鋼終點燐含量的智能方法,在該方法中,採用模糊推理和遺傳算法,其中模糊推理用于估算轉爐鎔池的燐含量,而模糊推理模型中的各箇繫數則由遺傳算法辨識與優化.為瞭提高鎔池燐的估算精度,同時還設計瞭一種神經網絡以補償來自模糊推理過程的誤差.倣真結果錶明瞭該方法的有效性.
제출료일충용우예보전로련강종점린함량적지능방법,재해방법중,채용모호추리화유전산법,기중모호추리용우고산전로용지적린함량,이모호추리모형중적각개계수칙유유전산법변식여우화.위료제고용지린적고산정도,동시환설계료일충신경망락이보상래자모호추리과정적오차.방진결과표명료해방법적유효성.
