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This complete matlab for neural network

发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标  题: SAS数据挖掘在宝钢配矿系统中的应用。
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Jan 24 10:42:03 2002), 站内信件

数据挖掘在宝钢配矿系统中的应用 


　　宝钢在冶炼钢铁的过程中要使用多种矿石原料，且大多靠进口，这使得配矿一
直是宝钢努力研究解决的问题。1995年，宝钢将配矿系统的研究开发列为重大科研
项目，希望利用计算机和信息技术，结合宝钢十多年来的配矿经验，探索出配矿规
律，提高烧结矿质量，降低配矿成本。 

　　在宝钢的配料过程中，烧结矿的质量控制问题十分复杂：矿石以及辅料的种类
越多，越难以把握矿石配比；矿石之间的相互作用和交叉影响，使得配矿具有很强
的非线性特征，难以进行单因素分析；因为成本过高，不能进行工业实验等等。 


　　宝钢在配矿上迫切需要解决的问题有如下几点： 

　　1．选用什么矿石，用怎样的比例混匀，才能保证烧结矿的质量？ 
　　2． 如何评价各种矿石以及它们对烧结矿有怎样的影响？ 
　　3．如何形成多种配矿方案，以应付各种情况？ 
　　4．怎样降低配矿成本？ 

　　由于宝钢多年来坚持计算机化管理，积累的大量数据，为数据挖掘提供了最基
本的条件。因此，为解决上述问题，宝钢决定采用数据挖掘技术，应用SAS全套的
数据挖掘和数据分析软件产品。 

　　在系统中，宝钢应用SAS的聚类分析技术解决配矿方案分类和矿石分类的问题
；采用SAS神经元网络来探索配矿规律，建立配矿模型；应用SAS全面的数据分析技
术，对配矿方案整体优化，寻求配矿方案中"足够优"的答案。 

　　整个配矿系统由转换和编辑、矿石评价和分类、训练、方案预测、方案优化和
回归分析等模块组成。数据转换和数据编辑模块用来将多种异构的数据源转换为
SAS格式；矿石评价和分类模块用来进行聚类分析和综合评价矿石；利用训练模块
训练形成各种配矿模型，而方案预测模块根据需求调用相应的模型对新方案进行质
量预测；方案优化模块利用配矿模型产生优化的配矿方案。 

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※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 202.204.36.15]