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題 名 | 類神經網路於鐵礦燒結製程整合模式之研究=An Integrated Model of the Iron Ore Sintering Process Using Neural Networks |
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作 者 | 尤致文; 唐永新; 林銘鋒; 牟金祿; 蔡辛慈; | 書刊名 | 鑛冶 |
卷 期 | 43:2=166 1999.06[民88.06] |
頁 次 | 頁136-145+121 |
分類號 | 454.89 |
關鍵詞 | 類神經網路; 鐵燒結製程; 預測; Neural networks; Iron ore sintering process; Prediction; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 燒結礦高爐主要之含鐵原料,所以燒結礦的品質對高爐操作之穩定性與效率有極 密切的關係。然而,燒結礦在製過造程中,由於原料礦石的特性,化學、物理成份的差異, 及燒結機操作條件等對燒結礦的品質和產率均有極大的影響。本研究即在燒結礦製造過程中 ,將每個製程變數與燒結礦之品質和產率間錯綜複雜的關係加以有系統地分析,建立一整合 模式,並進而解析出燒結礦的製程變數與燒結礦之品質和產率之間相互關係。本研究使用類 神經網路來開發一鐵礦燒結製程的整合模式。研究結果顯示,類神經網路可以有效的學習燒 結製程模式,並依據不同配比、操作模式等有效預測出燒結礦出之產率及品質指標。 |
英文摘要 | In this paper, the use of neural networks for the modeling of an iron ore sintering process has been developed. The complicated relatioships between the input and output variables of the iron ore sintering process can be modeled by the neural networks. It has been shown that the developed models have a high accuracy in the prediction of the system performance for the iron ore sintering process. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。