BP算法在高炉煤气流分布模式识别中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com⑦一一m2000年4月东北大学学报(自然科学版)Apr2000第21卷第2期JournalofNortheasternUnivermty(NaturalScience)Vo1．21．No．2文章编号：1005—3026(2000)02·0t44—03BP算法在高炉煤气流分布模式识别中的应用兰，周建常(东北大学信息科学与工程学院．if_宁沈阳110006)，rF7摘要：将模式识别中的统计方法与人工神经网络方法有机地结舍起来，设计了一种综台的高炉煤气流分布礴式识别系统．该系统具有精度高、训练时间短、收敛速度快等特点，为实现高

2、炉实时操作控制奠定了基础．所研制的高炉煤气流分布模式识别系统的可视化软件界面友好，美观易用．关键词蔓：!堡型：芝鲞垩堡立鎏：罂蔓鎏；亳整墨篓中图分娄号TP391文献标识码：A高炉煤气流的分布对豫铁生产具有显著影响．最大值以实现正规化．因此．在生产过程中应及时判断煤气流在中心和边1．2数据分类缘部位的分布情况，传统的判断方法是基于数学模依据开发的可视化软件画出输入数据曲线型来研究煤气流分布l1．2]，但该方法难以进行实时图，并根据图形性态及曲线分别与上述5种模式分析和控制．近来，模式识别得到广泛的应用D,43标准性态比较的结果，直观地对数据进行分类．分可以对依据高炉生产

3、经验划分的5种煤气流分布别表示产量较低时期、顺行产量适中时期、顺行高进行识别．模式识别的方法主要有3种∞j：即，统计产时期、连续滑料时期、难行(悬料)时期的模式，方法、结构化方法、人工利l经网络方法．本文将模式屏蔽掉几乎等同地隶属于两个模式的数据，以增识别中的统计方法与神经网络方法有机地结合起加识别的精度．并分别形成5个供BP网络训练来，设计了一种综合网络系统，对煤气流的分布模和测试使用的样本数据文件(共l0个)．1．3训练BP网式进行识别，从而控制高炉工艺操作．采用人工神经网络方法中的反向传播即BP1高炉煤气流分布模式识别系统的算法，对5种高炉煤气流分布进行BP网络

4、训练．建立首先采用均方差定义网络误差，选择[0，0．2]区间内的随机值对网络权值、阈值进行初始化，以避免在炼铁生产中，通常根据高炉生产经验及传网络不可训练，初始化后，训练集矢量用于网络．感器数据，将煤气流分布划分为5种【-】：即，产使网络向前运行产生一实际值集合．利用反向传量较低时期、顺行产量适中时期、顺行高产时期、播可以建立一新权值、阈值集合，采用最速下降法连续滑料时期、难行(悬料)时期，本文基于高炉生调整权值、阈值使网络误差最小，总误差经多次迭产工艺的特点，将模式识别中的统计方法与人工代后减小，否则，可以调整训练参数．对预处理和神经网络方法有机地结合起来，设计了一

5、种综合分类后的样本数据，根据供BP网络训练使用的的网络系统，对上5种高炉煤气流分布进行模五个样本数据文件分别建立上述5类数据相应的式识别．系统中的统计方法采用聚类匹配方法．人网络，定义为网络1，网络2，⋯，网络5．对这5个工神经网络方法采用BP算法．网络分别进行训练，使网络收敛．并分别输出收敛1．1预处理后的权值与阈值．将原始的输入数据进行处理，使之适合于BP1．4测试BP网网络的识别．即将高炉炉喉十字温度值均除以其对预处理和分类后的样本数据，根据供BP收幸‘B橱1999104基垒项目；国家“九五科技攻关项目(97—562—02—02)怍者简介：姜慧研(1963一)，

6、女．辽宁鞍山人，东北大学讲师．硬士；周建常(1933一)，男，上海人，东北大学教授维普资讯http://www.cqvip.com第2期姜慧研等：BP算法在高炉煤气流分布模式识别中的应用145网络测试使用的5个样本数据文件和训练BP网w1，2，⋯，w⋯为第i类的样品，则n维模碍到的权值与阈值，计算其网络输出．然后将网络式空间的判决函数可以表示为输出与期望值比较，并根据以下公式_3计算网络d，=z—0i=1，2．⋯，(2)的训练精度．其中，d为任一模式与，类间的距离．精确度=正确的分类数／总模式数(1)若模式与"类间的距离最小，则模式其中．总模式数为测试次数．被识别为，

7、类．即对输入的原始数据首先进行预15聚类匹配处理，使之正规化，然后根据训练BP网得到的权聚类匹配方法是使用统计信息和估计理论的值与阈值，计算该输入数据对上述5个网络的实结果．去获得从表达式空问到解释空间的映射．这际输出．然后，再根据欧几里德距离公式计算这5些结果依靠一个合适的特征值组合来确定．这些个网络输出与其相应期望值的距离，最后选择确特征值提供了两种类别之间差别的测度．即利用定最小距离的类别作为识别模式输出．判决函数来划分模式空间，是模式的标量函数，判通过以上几部分的设计，构成高炉煤气流分决函数为待分类的模式和第i类的样品之间的布模式识别系统．系