人工智能新技术及其在冶金行业中的应用.pdf

DOI:10.16727/ki.issn1004-4620.2005.06.016 第27卷 第6期 山 东 冶 金 Vol.27，No.6 2005年12月 ShandongMetallurgy December2005 ·试验研究· 人工智能新技术及其在冶金行业中的应用 王晓珊，王明泉 （兰州交通大学，甘肃兰州730070） 摘 要：介绍了人工智能新技术及其在冶金行业中的应用和发展趋势，重点阐述了近年来数据挖掘、智能控制、软计算等人 工智能新技术与冶金技术相融合，在冶金生产过程智能控制、钢铁冶炼等方面的具体应用。 关键词：冶金工业；人工智能；数据挖掘；智能控制；软计算 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号:1004-4620（2005）06-0036-03 效果是从数据中得到想要的东西。具体应用到哪些 1 引 言 领域，运用什么模式来解决所面临的问题，都是数据 人工智能（ArtificialIntelligence）是20世纪中期 挖掘研究所要解决的主要问题。 产生的并正在迅速发展的新兴边缘学科，它与具体 冶金企业的现代化生产过程每天就有成千上万 领域相结合产生了很多新技术，例如数据挖掘、专家 的传感器不断记录，生产数据日积累量甚至达到TB 系统、软计算等。这些新技术在冶金行业也得到了极 级。这些数据中蕴涵着丰富的生产实际过程中各种 大关注。冶金工业要求必须对各个生产过程进行更 因素之间相互影响、相互作用的信息，对于加强对生 加严格的控制，以满足用户对产品质量的高要求，同 产过程的认识、提高控制和管理水平具有重要意义。 时也要努力将生产成本最小化。人工智能新技术可 数据挖掘技术的诞生和发展使从生产过程实时监测 以有效地解决冶金工业生产中许多无法用数学模型 并记录的海量数据中提取信息和知识成为可能。 [1] 精确描述的工艺过程，以及利用传统数字计算机难 胡志坤等 以有色冶金过程为工程背景，阐明了 以获得令人满意效果的诸多问题，在冶金行业应用 数据挖掘在工业过程中应用的策略，指出了有色冶 中已表现出了很大的优势。 金过程数据挖掘的一般步骤和有色冶金过程数据挖 掘的重要原则，针对有色冶金过程数据的“多变量”、 2数据挖掘 “非线性”、“高噪声”的特点，分别在操作模式预处理 数据挖掘（datamining）是一项新兴的、面向商业 和特征变量选择、操作过程优化决策、冶金设备某阶 应用的人工智能技术，泛指所有从源数据中挖掘的 段运行状况的评价、有色冶金过程故障诊断与预防