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冶金工业论文_基于一维卷积神经网络的微波加

来源:长春理工大学学报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-09-08
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章目录 1 一维卷积神经网络 1.1 卷积层 1.2 池化层 1.3 全连接层 2 一维卷积神经网络温度预测模型 2.1 实验数据 2.2 数据预处理 2.3 构建一维卷积神经网络预测模型及网络训练 3 结果与分
文章目录

1 一维卷积神经网络

1.1 卷积层

1.2 池化层

1.3 全连接层

2 一维卷积神经网络温度预测模型

2.1 实验数据

2.2 数据预处理

2.3 构建一维卷积神经网络预测模型及网络训练

3 结果与分析

4 结论

文章摘要:以微波碳热还原低品位钛精矿工艺研究为背景,准确预测微波加热物料的温度对提高加热过程的安全性和可靠性具有重要意义。针对微波加热钛精矿过程进行温度预测,以微波输入功率、加热时间、初始温度三个因素作为神经网络的输入量,构建一维卷积神经网络预测模型,并将预测结果与热有效能传递模型和通用传热模型预测结果进行对比,三者预测结果的均方根误差和决定系数的值分别为1.452 7、0.992 7与6.035 5、0.873 4及6.598 6、0.848 6。结果表明,该模型能有效预测结果,为后续生产过程提供理论指导。

文章关键词:微波加热,钛精矿,一维卷积神经网络,温度预测,

项目基金:国家自然科学基金资助项目(61863020)~~,

论文作者:朱娜1,3 邓卓1,3 

作者单位:1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院 3. 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 

论文分类号: TP183;TF823

相关文献:Self-adaptivePIDcontrollerofmicrowavedryingrotarydevicetuningon-linebygeneticalgorithms.《JournalofCentralSouthUniversity》

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文章来源:《长春理工大学学报》 网址: http://www.cclgdxxbzz.cn/qikandaodu/2021/0908/637.html



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