选矿工艺指标决策：基于案例推理的方法

"该资源是一篇由杜树奎撰写的硕士学位论文，主题是基于案例推理的选矿全流程工艺指标决策方法研究。该研究在东北大学自动化研究中心进行，由柴天佑教授指导，属于控制理论与控制工程领域的工学硕士论文。论文探讨了如何利用案例推理来优化选矿过程中的工艺指标，以提升综合精矿产量、品位和金属回收率等关键生产指标，从而提高企业的经济效益。文中提到，工艺指标对于选矿过程的控制和整体生产效益至关重要，但现有方法在案例属性采集和匹配方面存在不足，需要进一步改进。" 本文主要研究了选矿工艺中一个关键问题——如何通过案例推理来制定和优化工艺指标，以达到最佳的生产效果。选矿流程工艺指标直接影响到精矿的质量和产量，进而影响企业的经济收益。因此，对这些指标的精确控制和决策是至关重要的。 案例推理是一种人工智能技术，它通过存储和重用过去成功的经验（即案例）来解决新的问题。在选矿领域，这意味着利用历史数据中成功的工艺参数配置，来指导当前或未来相似情况下的决策制定。然而，论文指出，现有的案例推理方法在案例属性的选取和匹配上存在缺陷，可能限制了其在选矿全流程工艺指标决策中的应用效果。 论文作者杜树奎针对这一问题进行了深入研究，试图改进案例推理方法，使其更适应选矿工艺的复杂性和实时性需求。他可能提出了新的策略来优化案例属性的采集和匹配过程，以提高决策的准确性和效率。尽管具体内容未给出，但可以推测这篇论文将涵盖案例库的设计、案例相似度计算、以及如何根据匹配的案例调整和优化工艺参数等方面。 此外，论文还涉及了学术规范，如原创性声明和学位论文版权使用授权书，表明作者对研究成果的权属和使用范围的确认。这些内容反映了学术研究的基本要求和标准，确保了知识的传播和共享。 这篇论文对于理解如何运用案例推理技术改进选矿工艺指标的决策过程具有重要意义，对于从事选矿工程和控制理论研究的人员来说，提供了理论支持和实践指导。通过这种方法，可能能够实现选矿过程的高效自动化控制，提升整体生产效益。