基于案例推理预测精炼开始钢水温度

• 作者: 候志昌 周正文 徐安军 汪红兵 田乃媛 艾立翔
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 炼钢 精炼 温度 预测 基于案例推理
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 冶金与材料
• 页码范围: 264-269
• 分类号: TF703.5|TP391.9
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田乃媛	北京科技大学冶金与生态工程学院	133	1361	21.0	29.0
2	徐安军	北京科技大学冶金与生态工程学院	113	644	14.0	19.0
3	艾立翔	北京科技大学冶金与生态工程学院	7	19	3.0	3.0
4	候志昌		1	6	1.0	1.0
5	周正文	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	6	1.0	1.0