铝电解生产指标标杆优化方法研究

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5、论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。＾学位论文作者签名：日期：７＾年月日＇学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留和使用学位论文的规定，艮Ｐ：研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交

6、论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容，可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后适用于本授权书。）□保密论文注释：经本人申请，学校批准，本学位论文定为保密论文，密级，；年，：期限自年月日起至年月日止，解密后适用本授权书。／，适用本授权书囚非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围。Ｌ、本人签名；續麟日期：斬＼导师签名：日期；Ｌ铅电解生产指标标杆优化方法研究摘要

7、铅电解行业作为我国的支柱型产业，对经济増长和社会稳定都有着重大的影响。然而错电解行业在实施标杆管理的过程主要存在的问题是标杆主要依据Ｗ往工作经验人工设定，比如全球最佳、行业最佳、企业最佳等。由于这些标杆产生需要一定的环境，具有不确定性和偶然性，因此需要我们深入研究数据挖掘Ｗ及现代计算机技术进行企业生产数据分析预测，取得适合企业自身标杆数据。、本文深入学习标杆优化相关知识，包括模糊聚类分析ＢＰ神经网络Ｗ及粒子群优化算法（ＰＳＯ）等相关理论。在理论基础上对粒子群优化算法进行改进，

8、一提出基于交叉变异的自适应粒子群优化算法（ＭＡＰＳＯ）。设计实现套对标管理系统：，并引入ＭＡＰＳＯ算法对标杆进行优化选取。本文的主要内容和工作如下１）研究学习数据挖掘、人工智能等相关理论。运用模糊聚类分析进行数据预处理；通过ＢＰ神经网络对样本的训练学习，预测企业生产水平；结合ＰＳＯ算法，优化ＢＰ神经网络结构，提高准确性。。。改进ＰＳＯ算法，提出ＭＡＰＳＯ算法在ＰＳＯ算法中引入遗传算法中选择、，并定义了惯性权重自适应调节功能交叉及