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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.
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文献信息
篇名 高炉料面的分类与案例匹配算法
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 高炉 料面 煤气流 聚类算法 案例匹配
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 408-412
页数 5页 分类号 TP181
字数 4355字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2017.60645
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尹怡欣 北京科技大学自动化学院 125 1650 21.0 36.0
2 张森 北京科技大学自动化学院 10 20 4.0 4.0
3 曹铭 北京科技大学自动化学院 1 0 0.0 0.0
4 肖文栋 北京科技大学自动化学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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料面
煤气流
聚类算法
案例匹配
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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