数据挖掘技术在热风炉系统中的应用研究

《数据挖掘技术在热风炉系统中的应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要近年来，随着计算机技术、网路技术及数据处理等技术的发展，特别是数据库技术的应用和普及，在各个领域都积累了大量的数据。即使在一个企业，随着工业企业自动化程度的提高，企业中都储有数以几十或几百GB(109字节)计的生产经营数据。这些数据蕴含着大量的信息和知识。80年代术才起步的数据挖掘技术与决策支持系统相依相辅，数据挖掘技术采用全新的数据组织方式，对大量的原始数据进行各种处理并转换成有用的信息，用户可以通过分析这些信息从而作出策略性决策。本文系统介绍了数据挖掘的特点，国内外发展现状、体系结构，挖掘算法等，详细介绍了一种数据挖掘算法，

2、即基于实例的推理方法(cBR)，对它的基本原理，系统组成，及其关键技术进行了讨论，尤其在CBR系统中，对权重系数的确定方法进行了比较。该应用研究的目的是为了将数据挖掘技术应用于复杂工业过程控制中，从海量数据中提取有用的知识、规则，以新的视角为复杂工业过程系统的监控开辟新的途径。本文在对以上研究的基础上，结合复杂工业领域数据挖掘的模型将基于实例的推理(CBR)方法应用于热风炉自动控制系统中。实现热胍炉自动控制的目的是为了提高高炉热风炉的热风温度，降低炼铁生产成本，节约能源。而提高热风炉的热风温度的关键之一是能通过有效手段提前对刚结束燃

3、烧期的热风炉的送风温度趋势加以准确预测。本文详细阐述了热风炉自动控制的研究现状，比较了国内外对热风炉热风温度预测的方法。进而提出并详细介绍了利用cBR方法对刚结束燃烧期的热风炉的送风温度趋势进行预测的具体过程，包括利用人工神经网络方法确定热风炉系统中各特征属性的权重系数。预测结果表明，这是一种实用有效的热风温度预测手段，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。图10表8参55关键词：数据挖掘；基于实例的推理方法；权重；热风炉；预测分类号：11P18河Jb理：J：大学硕士学傅论文AbstractInrec锄tyears

4、，诵tht11edevelopⅡlentofmodemcomputerscience，ne抑orkanddataprocessingtechnique，tllerearc锄ountsofdataineachfield．EVeninanente叩rise，alongwiththeincensementoftl”indus田automation，ithassavedSeveral10GBorseveral100GBproductionaIldmaIlagememdata．Thesedatacontainsagreatdealofi11f

5、brnlation锄dknowle电e．DataMiningtechIliqucwhichjustbe百nsattheendof80’sdependsonmutuallythedecisionandsupportsystem．DataMillingtecmqueadoptSallnewdatao唱allizationmemod，aIldc删esonvarioIlspmcessingda协andtllenconVentotlleingreatqualltitiesofuse如linfo瑚ation．111eusercanatlalys

6、isthisinfb蛐ationaIldtllenmakeas昀tegydecision．TIlispaperintmducethecharacteristics，presentdeVelopiI培conditionofdomesticaIldiI此mationaI，thesystemstnlctureandt11eastllma士icsoftheDataMining．T1lenitdetailedin扛Dducetllcmc廿lodofCase-BasedReasoning(CBR)，akindofDa忸Mining’sasmma

7、tics．ItcontainsCBR’sbasicprinciple，thesystem’sconstitute，anditskeytec蜥quesc枷edonmeCBR'ssy曲n．Paniclllady，in也esyst锄ofCBR，tllispapercarriesonthecomparisontothemethodsofdete衄血irIgtheweightingcoe任icient．ThepurposeoftllisapplicationstudyisforapplyingDa协MiningtechIliquetomeco

8、mplicatedindus仃ypmcessingcon的l，forwitbdrawingtheusefmknowledge趾drule丘Dmtlle锄oIllltofseadata，a11dfordevelopingmenewpaI