典型文献
基于机器学习的球团矿质量预测模型研究现状
文献摘要：
链篦机-回转窑是一种生产球团矿的新工艺,因其能生产出满足高炉需求的高质量球团矿而被各球团矿生产企业广泛采用.然而链篦机-回转窑生产球团矿的工艺复杂,成品球团矿的质量又与各生产工艺和操作密切相关,这使得球团矿的质量控制和调整滞后并呈现较强的周期性.当前大多数球团矿生产企业采取现场人工取成品球团矿样送检,这使得球团矿检测结果不能实时指导生产且具有很大的不确定性.因此,建立成品球团矿的质量预测算法模型就显得尤为重要.国内外学者在球团矿质量预测算法做了大量工作,主要有基于案例的推理算法、基于神经网络的算法、遗传算法和其他算法.本文对球团矿质量预测算法进行了分析,并对算法的性能和该领域的未来发展进行了评价和反思.
文献关键词：
链篦机-回转窑;球团矿;质量预测;算法
中图分类号：
作者姓名：
杨会利;李跃;赵克;张建良;刘征建;王耀祖;孙庆科
作者机构：
鞍山钢铁集团有限公司大孤山球团厂,辽宁鞍山114046;北京科技大学冶金与生态工程学院,北京100083;北京科技大学人工智能研究院,北京100083;北京科技大学自动化学院,北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]杨会利;李跃;赵克;张建良;刘征建;王耀祖;孙庆科-.基于机器学习的球团矿质量预测模型研究现状)[J].天津冶金,2022(06):21-25,38
A类：
B类：
基于机器学习,球团矿,矿质,质量预测,链篦机,回转窑,新工艺,高炉,生产企业,数球,取现,矿样,送检,立成,预测算法,算法模型,理算
AB值：
0.195769
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
