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关于钢铁企业类论文范文例文,与神经网络在钢铁企业质量预测方面的应用相关论文格式模板

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算法具有稳定的工作状态、严谨的结构以及清晰的思路,并且良好的容错能力也能够在连接改动甚至损坏的情况下不会出现系统崩溃的情况.但是BP网络所使用的学习方法具有过慢的收敛速度,因此需要在数据分析中做出千次迭代,因此,很多BP网络在一些系统中并不具备适应性.总之,BP在包括钢铁企业在内的许多工程领域都得到了运用,随着BP网络的不断完善,BP网络在钢铁企业质量预测中也将发挥出越来越重要的作用.

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参考文献：

[1]张维维,赵成林,李广帮,等.BP神经网络技术在钢铁工业中的应用[J].鞍钢技术,2010（4）.

[2]陈蕴博,左秀荣,王淼辉,等.人工神经网络在钢铁材料研究中的应用[J].材料导报,2009（7）.

[3]张永敢,蔡瑞英.基于BFGS算法的BP网络在烧结终点预报中的应用[J].微计算机信息,2008（34）.

[4]邓俊,赖旭芝,吴敏,等.基于神经网络和模拟退火算法的配煤智能优化方法[J].冶金自动化,2007（3）.

[5]刘俊,张学东,刘宏,等.基于BP神经网络的焦炭质量预测[J].燃料与化工,2006（6）.

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