实时数据流聚类等方法在钢铁质量监控中的应用

• 作者: 余海 张晓龙 边小勇 黄娇龙
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 实时数据流 实时数据库 聚类算法 实时监控 质量分析
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术交流
• 页码范围: 297-301
• 页数: 5页
• 分类号: TP316.2
• 字数: 6155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.05.072

摘要

实时数据流独特的特点,给传统数据的处理方法带来了很大的挑战,利用聚类方法挖掘其中的有用知识则显得非常有优势. 针对某钢铁企业在生产过程中出现的信息不通、产品质量无法跟踪的问题,设计开发一个钢铁产品生产过程实时监控系统. 同时结合在仿真数据集上具有良好表现的基于密度维度树的增量式网格聚类算法( IGDDT ) ,对产品工艺实时数据流进行分析. 实现了企业对产品质量的实时监控,以及对关键工艺的改进,优化了钢铁产品生产过程和产品管理,有利于提高钢铁产品质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	边小勇	武汉科技大学计算机科学与技术学院	10	68	4.0	8.0
2	张晓龙		5	88	3.0	5.0
3	黄娇龙	武汉科技大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
4	余海		1	2	1.0	1.0