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提出了一种新的基本聚类分析、APCA及RBF神经网络的模式识别方法，用于连铸生产线板坯缺陷的诊断和预报，有效地剔除了样本中的异常数据，对样本参数进行了优选，仿真结果证明了算法的优越性。
用神经网络构建板坯缺陷预报系统
【摘 要】
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提出了一种新的基本聚类分析、APCA及RBF神经网络的模式识别方法，用于连铸生产线板坯缺陷的诊断和预报，有效地剔除了样本中的异常数据，对样本参数进行了优选，仿真结果证明了算法
【机 构】
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重庆大学自动化学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2002年2期
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