铜锍转炉吹炼优化：基于数据挖掘的神经网络决策模型

“基于数据挖掘的铜锍转炉吹炼过程优化决策建模”这篇论文探讨了如何运用数据挖掘技术来提升铜锍转炉操作的效率。研究中，研究人员面对过程数据的噪声干扰和样本量不足的挑战，提出了一种增强鲁棒性的改进神经网络建模方法。此外，他们还引入了支持度、置信度和相对置信度等评价指标，以适应优化决策模型的应用需求。通过实际工厂的数据和上述方法，他们构建了一个基于神经网络的S1期（造渣1期）熔剂量和鼓风时间的优化决策模型，实验结果显示该模型能显著改善吹炼效果。 文章的作者们是来自不同学术背景的专业人士，他们在复杂工业过程建模、智能决策、数据挖掘和模式识别等领域有深入研究。这篇论文是在多项基金项目的资助下完成的，包括国家自然科学基金青年项目、湖南省科技计划资助项目、中国博士后科学基金资助项目以及中央高校基本科研业务费专项资金。 文章的核心内容集中在解决铜锍转炉吹炼过程中的优化问题。数据挖掘在这里扮演了关键角色，通过分析大量生产运行数据，研究人员可以识别出影响吹炼效果的关键因素，并据此构建模型。神经网络作为一种强大的非线性建模工具，被用来处理数据中的噪声和不确定性，增强了模型的稳定性和预测能力。同时，提出的模型评估指标——支持度、置信度和相对置信度，为模型的可靠性和适用性提供了量化标准。 在实际应用中，研究人员使用特定铜冶炼厂的数据训练和测试了这个优化决策模型，结果证明该模型能有效改善S1期的吹炼效果。这不仅对于提高铜冶炼效率具有实际意义，也为其他类似的工业过程优化提供了参考方法。 关键词：铜锍转炉吹炼、数据挖掘、优化决策、神经网络、模型评估。该研究对工业生产过程的优化有着重要的理论和实践价值，特别是在资源有限和环境约束日益严格的背景下，通过数据驱动的决策优化能更好地实现节能减排和经济效益的双重目标。