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以SSC收录的1996一2017年科学推理研究的200篇文献为研究对象,运用HistCite和CiteSpace软件,从科学计量学的角度对文献数据进行可视化分析

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针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力