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提出了一种高效的ＢＰ神经网络学习算法，首次对神经网络输出结果进行自适应残差补偿，基于此提出炼铜转炉吹炼终点组合预报模型，经实践检验，本预报模型的预测结果具有较高的精度和较强的实时性，而且模型具有较好的自学习能力，能有效指导生产实践。
炼钢转炉吹炼终点预防研究
【摘 要】
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提出了一种高效的ＢＰ神经网络学习算法，首次对神经网络输出结果进行自适应残差补偿，基于此提出炼铜转炉吹炼终点组合预报模型，经实践检验，本预报模型的预测结果具有较高的精度和较强
【机 构】
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中南工业大学应用物理与热能工程系,贵溪冶炼厂
【出 处】
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有色金属：冶炼部分
【发表日期】
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2000年6期
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