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基于模糊神经网络的漏钢预报系统的研究的任务书
任务书
学生姓名：
指导教师姓名：
起止时间：
研究目的：
本次研究的目的是建立一套基于模糊神经网络的漏钢预报系统，通过该系统对钢铁生产过程中出现的漏钢情况进行预测与诊断，以便及时采取措施保证生产安全与效益。
研究内容：
1.针对钢铁生产过程中漏钢的原因、类型、特点等进行研究分析，建立合理的数学模型；
2.对漏钢相关的数据进行采集、整理、预处理，并选取适当的特征；
3.设计、训练模糊神经网络，通过前向传导和反向传播算法对漏钢预测模型进行优化；
4.编写漏钢预测算法对模型进行测试和验证，评估模型的预测精度与可靠性；
5.基于漏钢预测模型，开发出相应的漏钢预报系统，向相关人员提供可视化的预警和诊断信息。
研究计划：
第一阶段（1周）
1.参阅相关文献、资料，了解钢铁生产过程中出现漏钢的原因、类型、特点等，确定模型研究方向和核心内容；
2.学习模糊神经网络的基本模型和工作原理，了解前向传导和反向传播算法的实现方法。
第二阶段（2周）
1.采集、整理、预处理漏钢相关的数据，剔除异常值、缺失值等；
2.选取适当的特征，并进行离散化和归一化处理，为训练模型做准备。
第三阶段（3周）
1.设计模糊神经网络模型，包括输入、输出、隐含层节点数、学习率等参数的确定；
2.利用采集的数据进行模型训练，不断优化训练结果。
第四阶段（2周）
1.实现漏钢预测算法，并进行测试和验证；
2.对模型的预测精度和可靠性进行评估，对模型的优化方向进行分析。
第五阶段（2周）
1.基于模型开发漏钢预报系统，提供用户界面和交互功能；
2.通过实际使用漏钢预报系统，对其性能和功能进行评估和优化。
研究成果：
1.基于模糊神经网络的漏钢预报模型；
2.漏钢预报算法和程序；
3.漏钢预报系统的设计与实现；
4.研究报告和学术论文。
参考文献：
[1]章莹莹.钢铁行业漏钢现象探讨[J].科技与创新,2019,(2):27-28.
[2]王思琦.模糊神经网络在数据挖掘中的应用[J].计算机工程与应用,2018,(22):23-25.
[3]张涛.钢铁生产中漏钢的预测与诊断研究[J].现代制造技术与装备,2019,(6):128-131.