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运用人工神经网络的ＡＲＴ２模型对从高炉风量和风压相平面提取的炉况特征进行了无导师模式分类的初步研究。结果表明：ＡＲＴ２网络能对风量和风压的明显变化予以有效识别和分类，且分类结果具有明确的高炉工艺学意义。讨论了ＡＲＴ２网络的警戒参数ρ值的选择问题。
ART2神经网络应用于高炉炉况模式识别初探
【摘 要】
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运用人工神经网络的ＡＲＴ２模型对从高炉风量和风压相平面提取的炉况特征进行了无导师模式分类的初步研究。结果表明：ＡＲＴ２网络能对风量和风压的明显变化予以有效识别和分类，且分类结果具有
【机 构】
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大学冶金及材料工程系
【出 处】
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'97中国青年冶金学术会议
【发表日期】
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1997年期
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