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竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型
被引量:
3
1
作者
严爱军
柴天佑
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期824-827,共4页
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型...
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型的结构及各个模块的主要功能,并将建立的智能预报模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策之中,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础,并且其维护费用低,实时性好,可靠性及精度高,取得了明显的成效.
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关键词
竖炉焙烧
磁选管回收率(MTRR)
软测量
神经网络
专家系统
智能预报模型
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职称材料
基于CBR和ANN的精纺纱智能化加工研究与实践
被引量:
6
2
作者
殷祥刚
吕志军
于伟东
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2006年第5期5-8,共4页
基于事例的推理(CBR)和人工神经网络(ANN)技术,建立了精毛纺纱线质量智能预报加工模型。通过CBR,根据所加工产品的主要特征,能够从历史数据库中快速提取出与设计特征参数最为相似的案例,相似性高的案例排在检索案例前面。利用ANN预报模...
基于事例的推理(CBR)和人工神经网络(ANN)技术,建立了精毛纺纱线质量智能预报加工模型。通过CBR,根据所加工产品的主要特征,能够从历史数据库中快速提取出与设计特征参数最为相似的案例,相似性高的案例排在检索案例前面。利用ANN预报模型对所调整方案的效果进行评价,一方面可以通过调整相应的加工工艺参数及产品质量指标,预测所加工纱线的质量指标,并与实际要求比较,确定最终的加工参数;另一方面,根据所要加工纱线的质量要求,反演所需毛条的相关质量指标,以便企业能够用较低的原料成本生产同样质量的纱线。
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关键词
CBR
ANN
智能预报模型
纱线质量
毛条指标
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职称材料
题名
竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型
被引量:
3
1
作者
严爱军
柴天佑
机构
东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
东北大学自动化研究中心
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期824-827,共4页
基金
国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312201)
国家高技术研究发展计划项目(2004AA412030)
文摘
针对竖炉焙烧过程衡量焙烧矿质量好坏的磁选管回收率化验滞后和难以建立其机理模型的问题,基于智能技术提出了由数据采集与处理模块、决策支持模块、预报模块、在线校正模块以及效果评价模块组成的磁选管回收率智能预报模型.介绍了模型的结构及各个模块的主要功能,并将建立的智能预报模型用于竖炉焙烧过程的优化控制与决策之中,为选矿厂综合自动化系统的优化控制与优化运行奠定了良好的基础,并且其维护费用低,实时性好,可靠性及精度高,取得了明显的成效.
关键词
竖炉焙烧
磁选管回收率(MTRR)
软测量
神经网络
专家系统
智能预报模型
Keywords
shaft furnace roasting
magnetic tube recovery rate (MTRR)
soft sensor, neural network
expert system
intelligent prediction model
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于CBR和ANN的精纺纱智能化加工研究与实践
被引量:
6
2
作者
殷祥刚
吕志军
于伟东
机构
东华大学纺织学院
东华大学机械学院
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2006年第5期5-8,共4页
基金
国家技术创新项目(02CJ-14-05-01)
文摘
基于事例的推理(CBR)和人工神经网络(ANN)技术,建立了精毛纺纱线质量智能预报加工模型。通过CBR,根据所加工产品的主要特征,能够从历史数据库中快速提取出与设计特征参数最为相似的案例,相似性高的案例排在检索案例前面。利用ANN预报模型对所调整方案的效果进行评价,一方面可以通过调整相应的加工工艺参数及产品质量指标,预测所加工纱线的质量指标,并与实际要求比较,确定最终的加工参数;另一方面,根据所要加工纱线的质量要求,反演所需毛条的相关质量指标,以便企业能够用较低的原料成本生产同样质量的纱线。
关键词
CBR
ANN
智能预报模型
纱线质量
毛条指标
Keywords
CBR
ANN
intelligent prediction model
yam quality
top properties
分类号
TS106.4 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
竖炉焙烧磁选管回收率智能预报模型
严爱军
柴天佑
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
下载PDF
职称材料
2
基于CBR和ANN的精纺纱智能化加工研究与实践
殷祥刚
吕志军
于伟东
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2006
6
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职称材料
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