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模糊RBF技术在漏钢诊断预报中的应用

江友华  孙卓  
【摘要】:剖析了粘结性漏钢的本质特征及预报方法。继而给出了基于模糊聚类技术的漏钢诊断预报模型。这种模型是将模糊C~-均值(FCM)聚类算法与径向基函数(RBF)神经网络两者的优点结合起来组成模糊RBF神经网络来对漏钢进行预报。仿真结果表明,采用RBF神经网络预报模型比其它几种方式具有好的优点,既保证了报出率,又显著降低了误报率。

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