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基于神经网络煤灰熔融温度预测系统的研究综述报告
引言：
煤炭是人类最早使用的燃料之一，我们生产生活中用到的许多燃料都是从煤炭中提炼出来的。在煤炭的利用过程中，煤灰的处理是一个非常重要的问题。煤灰处理涉及到煤灰的成分分析、氧化还原性能评价、热稳定性等多个方面，其中煤灰的熔融温度是评价煤灰处理性能的一个重要的参数。如果煤灰的熔融温度过高，会妨碍煤灰处理的进行，而熔融温度过低则会与其他杂质混合在一起，影响煤灰处理后的质量。因此，研究煤灰熔融温度预测成为一个热点问题。在过去的几十年里，人们已经针对煤灰熔融温度预测的问题进行了大量的研究，其中应用神经网络进行煤灰熔融温度预测成为了一种较为常见的方法。本文将对这一方面的相关研究进行综述。
神经网络的原理和应用：
神经网络是模拟生物神经系统，利用信息进行学习的一种数学模型。神经网络通过输入层、隐藏层和输出层来实现信息的传递，其学习方法主要有监督学习和无监督学习两种。监督学习方法是指利用一组已经确定的输入样本和期望输出样本进行训练，从而得出神经网络的参数和规律。而无监督学习则不需要输入样本和期望输出样本，而是从训练数据中寻找潜在的结构和规律。在煤灰熔融温度预测方面，常采用的是监督学习方法。
神经网络应用于煤灰熔融温度的预测：
目前，人们已经应用神经网络进行煤灰熔融温度预测的研究已有很长的历史，下面我们将对代表性的几篇文章进行分析。
首先，让我们看看Liao等人在2003年发表的一篇文章，文章中，Liao等人采用BP神经网络模型，利用岩石图像处理技术获取煤灰的颗粒形态参数和煤灰的元素分析数据，从而确定煤灰的熔融温度。作者使用了两个不同的输入向量——煤灰元素分析数据向量和颗粒形态参数向量。实验结果表明，采用两种不同的输入向量训练的神经网络模型都能够较为准确地预测煤灰的熔融温度。通过对不同输入向量的训练结果的比较，作者发现，颗粒形态参数对煤灰熔融温度预测的影响更为显著。
其次，我们来看看2018年发表的一篇论文。该论文采用了径向基函数（RBF）神经网络系统作为预测模型，使用三个特征向量作为输入数据，包括煤灰元素含量、比表面积和煤中硫含量。作者还建立了煤灰熔融温度和煤灰温度去除率之间的关系模型，从而对煤灰熔融温度进行预测。实验结果表明，采用三个特征向量训练的RBF神经网络模型能够准确地预测煤灰的熔融温度。
另外，在2015年发表的一篇论文中，作者采用了自组织映射（SOM）神经网络系统进行煤灰熔融温度的预测。该模型共选取了11个特征参数进行煤灰熔融温度的预测。实验结果表明，采用SOM神经网络训练的模型能够准确地预测煤灰的熔融温度。
结论：
综上所述，神经网络模型在煤灰熔融温度预测领域中表现出了较好的预测能力和准确性。神经网络模型的预测结果能够达到较高的准确度，且其所需的信息量比较少，而且其预测的结果不受具体样本的影响，因而在煤灰处理领域具有广泛的应用前景。但是需要注意的是，不同的特征参数对模型预测的结果存在不同的影响，因此在实际案例中选择合适的特征参数是非常关键的。同时，在建立模型的过程中需要大量优秀的数据样本，以便训练模型，提高其预测能力。