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一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型被引量：21: 2003年; 脱硫过程是炼钢生产中一个十分重要的环节。脱硫效果的好坏,直接关系到炼钢生产能否保质保量地进行,而这又取决于对脱硫过程的控制,其关键是脱硫剂的加入量。因而必须建立脱硫过程模型,实时和高精度地预报脱硫剂的加入量。而脱硫过程又是一个非常复杂的工艺过程,采用传统的方法建立的模型无法保证稳定和高精度的脱硫效果。笔者提出了一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型及其具体设计方法,并在炼钢厂进行了实际投运。结果表明,该模型性能良好,这同时说明了设计方法的有效性和实用性。; 李治友陈才曹长修; 关键词：最近邻聚类 K均值聚类 RBF神经网络

遗传算法和支持向量机混合方法及其应用: 在科学、商业和政府等领域数据在猛增。这使得非常有必要研究自动和智能的工具和技术，能够从这些海量数据中分析、总结并提取知识。大多数的知识发现或数据挖掘工具和技术是基于传统的统计、机器学习、模式识别或人工神经网络。受到噪声和...; 李治友; 关键词：遗传算法统计学习理论支持向量机特征提取数据挖掘知识发现; 文献传递

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李治友