基于案例推理的球团质量预测模型研究

基于案例推理的球团质量预测模型研究

论文摘要

针对带式焙烧机球团质量的控制问题,提出基于案例推理的球团质量预测模型,建立焙烧性能指标与球团质量指标之间的关系。首先,运用某炼铁厂焙烧球团的生产数据构建初始案例库,采用k-means聚类算法建立索引结构;然后,用最近邻法检索出相似案例,下一步修改重用,利用主动学习策略保存当前案例,更新案例库;最后,用焙烧球团的实际数据进行仿真,验证模型的有效性。与多元回归分析结果对比,基于案例推理模型的预测结果具有较高的精度,可为其进一步的推广应用提供依据。

论文目录

  • 1 球团质量预测的CBR模型
  •   1.1 案例描述
  •   1.2 案例检索
  •     1.2.1 最近邻匹配算法
  •     1.2.2 k-means聚类算法
  •   1.3 修改重用
  •   1.4 保存更新
  • 2 仿真验证
  • 3 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘丕亮,臧日浩,崔桂梅,陈智辉

    关键词: 带式焙烧机,球团矿,案例推理,质量预测

    来源: 烧结球团 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 冶金工业

    单位: 内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包钢股份稀土钢炼铁厂自动化部

    基金: 国家自然科学基金项目(61673039),内蒙古自然科学基金项目(2015MS0620)

    分类号: TF046.6

    DOI: 10.13403/j.sjqt.2019.03.040

    页码: 22-26+57

    总页数: 6

    文件大小: 429K

    下载量: 130

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