简介:摘要在本研究中,主要阐述了冶炼高炉烧结矿化学原料的配比的准确预测,通过分析烧结具体工艺原理以及特点,提出采用深度学习中的深度置信网络算法,能够准确预测烧结矿化学成分,建立具有深度置信网络为核心的准确预测模型。首先,需要进行深度置信网络结构和参数的设计,通过利用无监督贪婪算法能够完成模型训练,采用BP网络反向微调权值对整个模型进行优化,最后比较浅层预测算法,通过仿真结果表发现,利用这种方法所获得的预测值是与具体值之间的差距相对较小,具有较高的预测精确度,相比其他方法来说具有显著优势,表明在烧结矿化学原料配比上采用深度置信网络法,具有较高的准确预测效果和有效性。
简介:摘要:本课题旨在通过在昆玉钢铁使用的原料条件下,针对硫酸渣存在的资源优势,通过烧结工艺研究,在保证烧结矿产、质量的前提下,配加部分硫酸渣,降低烧结原料成本,为企业进一步创效。
简介:摘要曲面制膜所得的圆柱形金属玻璃釉膜电阻器因烧成曲线不同性能差别较大,对不同方阻的电阻浆料制成的电阻器采用适当的烧成曲线,可获得初值集中,过载性能好,电阻温度系数低的厚膜玻璃釉电阻器。