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基于神经网络和模糊聚类的炼铁系统成本优化方法研究

专 业: 钢铁冶金
关键词: 模糊聚类法 神经网络聚类法 炼铁系统 神经网络 成本优化
分类号: TF513
形 态: 共 103 页 约 67,465 个字 约 3.227 M内容
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内容摘要


该文研究了模糊聚类法和神经网络聚类法这两类具有代表性的聚类算法及其结合算法,并在此基础上提出了一种改进的模糊神经网络聚类方法,以寻求更加有效的聚类模型.该文以上述聚类算法为基础,荆发了炼铁系统原燃料的成本优化分析和计算软件,该软件可以以工序为对象,根据实际需要自由组态.根据天津铁厂炼铁系统生产数据进行了实例优化计算,得到了各工序优化的原燃料配比.对天津铁厂烧结和炼铁系统原燃料配从优化计算结果表明:优化的原燃料成本为714.00元/吨生铁,而实际生产平均原燃成本为765.38元/吨生铁,降低6.71﹪.对于烧结工序,优化后的原燃料成本为268.39元/吨烧结矿,而实际平均原燃料成本为283.22元/吨烧结矿,降低5.24﹪……

全文目录


文摘
英文文摘
1文献综述
1.1引言
1.2炼铁系统优化方法及应用现状
1.2.1基于传统技术的炼铁系统优化
1.2.2基于专家系统的炼铁系统优化
1.3数据智能分析技术
1.4人工神经网络概述
1.4.1 人工神经网络的发展
1.4.2神经网络技术在冶金中的应用
1.5模糊聚类分析概述
1.5.1模糊聚类分析理论的发展
1.5.2典型的模糊聚类分析方法
1.5.3模糊、神经网络和人工智能技术的关系
1.6模糊神经网络概述
1.6.1模糊神经网络的产生
1.6.2模糊神经网络的特点
1.7课题研究背景及内容
2聚类算法基础性问题研究
2.1样本相似性度量的选择
2.1.1距离相似性度量
2.1.2角度相似性度量
2.2聚类准则函数的选择
2.2.1误差平方和准则
2.2.2加权平均平方距离和准则
2.3模式类别可分性度量分析
2.3.1类内类间距离准则
2.3.2模糊熵与分类系数
3 SOFM神经网络聚类算法和实现
3.1 SOFM神经网络模型
3.1.1人工神经网络基本原理
3.1.2 SOFM神经网络模型的结构
3.1.3 SOFM模型的特点
3.2 SOFM神经网络聚类算法及实现
3.2.1 SOFM神经网络聚类算法原理
3.2.2 SOFM神经网络算法的实现
3.3算法检验与结果分析
3.3.1标准数据的设计与选择
3.3.2聚类结果分析
4模糊聚类算法及实现
4.1模糊聚类方法的基础
4.1.1数据标准化
4.1.2数据标定
4.1.3数据归类
4.2传递闭包模型的建立
4.3模糊C-均值模型的建立
4.4算法检验与结果分析
4.4.1传递闭包法
4.4.2模糊c-均值算法
5模糊神经网络聚类算法及实现
5.1模糊神经网络模型的建立
5.1.1模糊神经网络算法模型
5.1.2模糊神经网络改进算法及实现步骤
5.2算法检验与结果分析
5.3四种聚类算法的对比分析
6基于神经网络和模糊聚类的炼铁系统成本优化研究
6.1炼铁系统分析
6.1.1焦化工艺分析及参数选择
6.1.2烧结工艺分析及参数选择
6.1.3高炉工艺分析及参数选择
6.2炼铁系统成本优化实施方案
6.3炼铁系统优化结果及分析
6.3.1焦化工序的优化
6.3.2烧结生产原燃料配比优化研究
6.3.3烧结+高炉生产原燃料配比优化研究
7炼铁系统优化软件的开发
7.1软件设计概述
7.2软件功能说明
7.3软件数据流分析
7.4软件实现及软件界面
8结论
参考文献
附录A1梅花型标准数据
附录A2 IRIS数据
附录B1软件计划任务书
附录B2软件需求说明书
附录B3软件设计说明书

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中图分类: > TF513 > 工业技术 > 冶金工业 > 炼铁 > 理论与计算 > 冶炼实验和分析

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