基于Rough集和神经网络的烧结过程异常诊断研究

为了及时、准确诊断烧结过程的异常状况并及时消除异常,本文将Rough集和神经网络相结合,建立了烧结过程异常状况智能诊断系统。基本思想是首先利用Rough集对知识库进行约简,然后利用神经网络对约简后的知识进行分层融合。该系统具有简化样本、适应性强和不易陷入局部最小点等特点,能有效处理异常中的噪声或不相容的信息。