高炉料面的分类与案例匹配算法
曹铭
张森
尹怡欣
肖文栋
1.北京科技大学自动化学院,北京,1000832.北京科技大学自动化学院,北京,1000833.北京科技大学自动化学院,北京,1000834.北京科技大学自动化学院,北京,100083
摘要：本文基于改进的k-means算法及分级案例库匹配技术提出一种研究高炉料面和煤气流关系的方法.为了获取煤气流分布情况,首先提出了改进的基于新型有效性指标评价的k-means算法,并将该算法与其它多种算法进行比较,证明了该方法的高效性和准确性.继而在此基础上提出了案例库匹配技术,从而获得与当前料面最为匹配的历史料面.最后,将匹配算法与改进的灰色相似性匹配算法和欧式近邻匹配算法进行比较.结果表明,分级匹配算法具有更高的分辨率和效率.在多次试验中匹配准确率高达92.5%,比其他几种算法更加准确,更适合研究料面与煤气流关系,指导布料操作.
关键词：高炉料面煤气流聚类算法案例匹配
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金重点项目(61673056)国家自然科学基金重点项目( 61333002)国家自然科学基金重点项目( 61673055)Supported by National Natural Science Foundation of China (61673056)Supported by National Natural Science Foundation of China ( 61333002)Supported by National Natural Science Foundation of China ( 61673055)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 408-412 )
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