模糊神经网络在煤粉不同流态中的测量作用

利用模糊神经网络的学习功能和处理不确定情况的能力，合理划分煤粉在水平管道中的多种流动状态，解决煤粉流量的测量问题，并充分利用工作经验和专家知识，大大缩短网络训练时间．通过现场数据实验表明，此方法提高了测量的准确度，并克服了传统神经网络物理意义难以解释的不足．

用模糊神经网络构造煤粉流量模型

提出了用模糊神经网络的方法来建立煤粉流量模型．针对煤粉喷吹系统，模糊神经网络可以把它的工作空间分成若干个模糊区间，在每个区间中，用一局部模型来代表此系统；此方法克服了神经网络无法解释其联接权物理意义的不足．利用现场采集的数据进行实验，发现此方法不仅提高了准确度，而且可充分运用工作经验、专家知识。

基于遗传算法神经网络流量测量

针对高炉煤粉喷吹系统 ,建立一种基于遗传算法的神经网络流量测量模型 ,考虑BP算法训练神经网络测量模型时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足 ,用改进的遗传算法来优化神经网络测量模型的参数 ,以提高测量系统的精度·现场实验表明 ,最大满量程误差小于 3 .8%,具有工程应用价值·

火焰电容成像的模糊神经网络控制策略

描述了基于电容层析成像，采用模糊逻辑和神经网络对静态火焰进行闭环控制过程．以神经元形式将专家知识和训练类型融合到模糊规则中，借助于神经网络的强大的学习能力。

神经网络遗传算法在粉体流量测量的应用

利用浓度和速度电容式传感器分别测量粉体的浓度和速度 ,结合阀门开度、喷吹罐压力、温度等参数构造神经网络粉体流量测量模型 ,考虑 BP算法训练神经网络测量模型时收敛速度慢、动态特性不够理想等不足 ,用遗传算法来优化神经网络测量模型的参数 ,以提高测量系统的精度。在现场与电子秤比对 ,最大满量程误差小于 4.2 %。

基于漏钢预报的连铸拉速模糊控制

利用模糊控制器和神经元网络的优点，基于漏钢预报较成熟的热电偶方法，设计出一种基于漏钢预报的连铸拉速模糊控制系统，在保证不产生漏钢的前提下尽可能提高铸坯的拉速，从而提高钢产量。离线模拟结果证明了该方法的有效性。

高炉喷吹系统中煤粉流量的模糊控制

高炉喷吹系统中,煤粉在总管中的流动状况非常复杂,使其特性难以用精确的数学模型描述,因而使常规的控制方法受到限制。为了解决这种情况,本文提出了模糊控制的方法,通过调节阀门开度和喷吹罐压力控制煤粉流量。仿真实验表明,该方法控制结构简单,控制精度高,取得了令人满意的效果。

模糊神经网络在电容成象中的应用

描述了基于电容层析成象，采用模糊逻辑和神经网络对静态火焰进行闭环控制过程．以神经元形式将专家知识和训练类型融合到模糊规则中．采用神经网络使得增加被控制参数数量较为容易并使得系统自动调整参数较为容易．

消费者与生产者的桥梁——呼叫中心

在当今社会,面对市场的激烈竞争,国际国内的企业纷纷运用客管理(Customer relationship management),即CRM的原理来对企业的业务流程进行重组,运用信息处理技术帮助企业进行客户关系管理。我国的企业经过多年的市场经济运行,运行操作模式正在与国际接轨,CRM正被越来越多的企业重视和应用。随着市场经济的规范化发展,尤其是在制造业和公共服务业(电力、电信、运输、银行等)里的逐步应用,CRM给企业带来了经济和形象等方面的长期收益。CRM应用在国内企业最直接的表现是企业设立客户服务中心,在客户服务中心中设立呼叫中心。

Seas档案管理系统

知识管理对于一个企业的持续发展变得越来越重要。本文针对东软软件公司开发的Seas档案管理系统,详细介绍了它的功能特点,以及在企业知识管理中的应用,并对一个典型应用进行了分析。