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申请/专利权人：六安职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的烧结矿质量预测系统和方法，系统包括数据采集、预处理、模型构建与训练、评估与更新及预测输出模块。数据采集通过多种仪器采集多类数据传输给预处理模块，经清洗、标准化后导入模型构建与训练模块，该模块设置输入输出层和隐藏层节点，划分数据集并初始化权重和偏置，通过误差反向传播训练，达验证集误差标准后导入评估与更新模块，用测试集评估，未达预期返回训练调整，达预期则定期评估，更新模型。预测输出模块利用采集数据计算预测结果，以多种图表展示并评估质量、提供建议和预警。方法包括数据采集、预处理、模型构建与训练、评估与更新、预测输出步骤，还收集历史和实时数据，建立数据库存储数据，实时监控模型，反馈新数据优化模型。
主权项：1.一种基于BP神经网络的烧结矿质量预测系统，其特征在于包括数据采集模块、数据预处理模块、模型构建与训练模块、模型评估与更新模块以及预测输出模块；所述的数据采集模块通过热电偶传感器、电磁流量计、计时器和X射线荧光光谱仪采集燃烧温度、流量、燃烧时间及FeO、CaO含量的数据，并传输给数据预处理模块，所述的数据预处理模块中的数据清洗单元剔除异常、重复和错误数据，并通过线性插值方法补充缺失数据，数据标准化单元用Min-Max标准化处理后将数据导入模型构建与训练模块；该模块设定输入输出层节点，设置隐藏层，并将数据划分为训练集70%、验证集20%和测试集10%，随机初始化权重和偏置，通过计算误差反向传播调整参数，直到验证集误差达标结束训练，随后将模型导入评估与更新模块；该模块用测试集数据评估模型，未达预期返回训练模块调整，达预期则定期评估，训练完成的模型使用到预测输出模块利用采集数据迅速计算预测结果，通过折线图展示质量指标随时间的变化趋势，用柱状图对比不同批次的质量差异，以饼图呈现质量指标的构成比例，同时评估质量、提供建议，出现问题时及时预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 六安职业技术学院 一种基于BP神经网络的烧结矿质量预测系统和方法
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