铁水硅预报神经网络专家系统的遗传优化生成
来源期刊：钢铁2000年第4期
论文作者：杨天钧 姚斌
关键词：高炉; 硅含量预报; 遗传算法; 神经网络;
摘 要：利用遗传算法所固有的全局搜索性能,进化多层前馈神经网络连接权,结合BP学习算法和符号主义专家系统,建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统.该系统解决了神经网络局部的收敛、学习时间过长的问题.实际应用表明该系统可以提高硅预报命中率,并能清楚解释推理过程,提供高炉操作指导.
杨天钧1，姚斌1
(1.北京科技大学)
摘要:利用遗传算法所固有的全局搜索性能,进化多层前馈神经网络连接权,结合BP学习算法和符号主义专家系统,建立了高炉铁水硅含量预报遗传算法神经网络专家系统.该系统解决了神经网络局部的收敛、学习时间过长的问题.实际应用表明该系统可以提高硅预报命中率,并能清楚解释推理过程,提供高炉操作指导.
关键词:高炉; 硅含量预报; 遗传算法; 神经网络;
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