基于神经网络的单种铁矿粉烧结基础特性预报模型

摘要：

利用神经网络可以以任意精度逼近任意复杂非线性函数的特点，建立了铁矿粉烧结基础特性的预报模型，并对常用铁矿粉中的10种矿的同化性、液相流动性和粘结相强度进行了预报，模型的准确度达到了75%~90%。该预报模型的构建对于烧结配矿决策、提高烧结矿质量具有指导意义。

关键词：铁矿粉、化学成分、烧结基础特性、神经网络

分类号：TF046.4(一般性问题)

在线出版日期：2014-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：16-18