成果基本信息 | ||||||
关键词: | 数据挖掘;烧结配矿;CBR | |||||
成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
体现形式(基础理论类): | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | ||||
成果登记号: | 20121649 | 资源采集日期: | 2013-02-20 |
研究情况 | |||||
单位名称: | 河北联合大学 | 技术水平: | 国内领先 | ||
评价证书号: | 冀教鉴字[2012]第129号 | 评价单位: | 河北省教育厅 | ||
评价日期: | 2012.06.30 | 评价证书号: | 冀教鉴字[2012]第129号 |
转化情况 | |||||
转让范围: | 限国内转让 | 推广形式: | 技术服务 | ||
已转让企业数(个): | 0 |
联系方式 | |||||
联系人(平台): | 玉女士 | 联系人(平台)电话: | 0771-5885053 | ||
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成果简介 | |||||
本研究主要采用CBR(Case-Based Reasoning,基于实例的推理)方法对现有配矿方案进行预测,预测相应的烧结矿质量指标,进而对现有配矿方案作出评价及调整建议。 本项目主要技术内容如下: (1)基于CBR实例库的构建 (2)实例库的组织,运用聚类算法将初始实例库进行分类,以提高检索效率和检索精度。 (3)实例的检索方法:采用加权欧式距离方法进行检索。 (4)应用人工神经网络方法确定配矿系统中各特征属性的权重系数,最后给出了应用CBR方法对配矿方案作出评价及调整的详细步骤和结果。 将该系统运用到烧结配料系统中,在做配料方案前,通过设定各种矿石比例,可以快速准确的预测出相应的烧结矿质量指标,对操作者可以及时作出方案的调整,在源头上保证了烧结矿产品的质量,预测准确率达90%以上,提高成品率30%。这是一种实用有效的配矿预测手段,和基于数学模型的方法相比,具有算法简单、结果准确等优点,具有一定的应用前景和推广价值。 |