简介：摘要在本研究中，主要阐述了冶炼高炉烧结矿化学原料的配比的准确预测，通过分析烧结具体工艺原理以及特点，提出采用深度学习中的深度置信网络算法，能够准确预测烧结矿化学成分，建立具有深度置信网络为核心的准确预测模型。首先，需要进行深度置信网络结构和参数的设计，通过利用无监督贪婪算法能够完成模型训练，采用BP网络反向微调权值对整个模型进行优化，最后比较浅层预测算法，通过仿真结果表发现，利用这种方法所获得的预测值是与具体值之间的差距相对较小，具有较高的预测精确度，相比其他方法来说具有显著优势，表明在烧结矿化学原料配比上采用深度置信网络法，具有较高的准确预测效果和有效性。
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