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论文《基于BP算法的连铸坯中心偏析预报模型》提出了一种利用BP神经网络对连铸坯中心偏析进行预测的方法。该模型通过分析连铸过程中的关键参数，如钢水成分、冷却条件等，建立预测模型，提高了中心偏析预测的准确性。研究结果表明，该模型能够有效辅助生产决策，提升钢材质量。该论文发表于第八届(2011)中国钢铁年会，为连铸工艺优化提供了理论支持。 文档为pdf格式，0.21MB，总共5页。
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- 基于BP算法的连铸坯中心偏析预报模型 - 第八届(2011)中国钢铁年会.pdf
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