基于BP神经网络的炉渣粘度预测

浏览：次|评论：0条 [收藏] [评论]

基于BP神经网络建立起CaO-MgO-Al2O3-SiO2四元系炉渣粘度的预测模型，利用已有的119组准确的粘度数据，随机取出其中的80组作为训练样本。

分享到：新浪微博 QQ空间腾讯微博人人网微信开心网腾讯朋友百度贴吧

阅读此文要求是注册用户并符合权限 [登录] 还不是会员 [注册]！

上一篇：高压变频器在烟气循环中的应用

下一篇：对企业人力资源流动的管理

[腾讯]
关键字：无

返回企业管理文献

冶金交流中心数据指标

现场技术服务

冶金工匠智库

经济技术文献

炼钢节能技术

资讯热线：15230111569—15373652759 客服电话：0311-85395669

网站首页 | 关于我们 | 联系方式 | 招聘信息 | 版权声明 | 付款方式
免责声明：本网站所刊登发布的所有信息数据、新闻、报告、产品、广告和专题旨在传递更多行业信息之目的
版权均归著作权人或页面内声明的版权人所有。

Copyright © 1999-2011 All rights reserved. 冀ICP备10202946号-1
违法和不良信息举报电话：0311-85395669 举报邮箱：yejinzg@126.com
公安机关备案号13010002250002