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中文摘要: 基于自适应模糊神经网络系统（ANFIS）及利用某闪速炼铜厂生产实践的稳定数据，建立了网络结构为3输入、单输出、隶属度函数个数为（7，5，7）的闪速炼铜过程的冰铜温度模型。结果显示其训练数据平均绝对误差为5．0℃，相对误差为0．41％；仿真检验数据平均绝对误差为6．7℃，相对误差为0．55％，表明所建立的模型预测值与生产操作数据基本吻合，该模型对铜熔炼过程的最优化具有参考价值，可以代替现有的静态配料模型用于工业在线计算机控制。
Abstract:
文章编号： 中图分类号：TF811 O242.1 文献标志码：
基金项目:国家自然科学基金;江西省自然科学基金
引用文本：
曾青云,周立,汪金良,刘桦.基于自适应模糊神经网络的铜闪速熔炼冰铜温度模型研究[J].有色金属（冶炼部分）,2007(2):2-5.
.Research on the Matte Temperature Model of Copper Flash Smelting Process Based on ANFIS[J].Nonferrous Metals (Extractive Metallurgy),2007(2):2-5.
曾青云,周立,汪金良,刘桦.基于自适应模糊神经网络的铜闪速熔炼冰铜温度模型研究[J].有色金属（冶炼部分）,2007(2):2-5.
.Research on the Matte Temperature Model of Copper Flash Smelting Process Based on ANFIS[J].Nonferrous Metals (Extractive Metallurgy),2007(2):2-5.
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