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题名SAS数据挖掘在钢铁终轧温度控制中的应用
被引量：4
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作者
邬成新
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机构
宝山钢铁股份有限公司制造管理部
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出处
《控制工程》
CSCD
2005年第6期590-592,共3页
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文摘
企业可以通过数据挖掘技术实现从数据到信息、信息到知识的提炼,这能为公司的生产经营决策提供有效支持。SAS数据挖掘技术是众多数据挖掘方法中的佼佼者,它在大型企业中得到很好的应用。介绍了数据挖掘的基本知识,以及SAS数据挖掘技术在钢铁企业生产管理中的应用实例。通过SAS数据挖掘的深层次分析,在热轧钢卷终轧温度控制管理中,找到了降低缺陷钢卷数量的有效途径:即推广低温轧制技术以及减少同一热轧带钢上的终轧温度差。
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关键词
数据仓库
SAS软件
数据挖掘
终轧温度
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Keywords
data warehouse
software of SAS
data mining
ultimate hot-rolled temperature
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题
被引量：7
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作者
田志波
唐立新
任一鸣
赵永明
邬成新
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机构
东北大学物流优化与控制研究所
上海宝钢股份有限公司
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期186-192,共7页
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基金
国家杰出青年科学基金(70425003)
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA04Z174)
国家自然科学基金(60674084)资助~~
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文摘
无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯.无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同.针对实际问题,建立了多目标优化的0-1整数规划模型.鉴于其NP-hard特性,采用蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)获得近似解.根据问题特点,提出钢级分解策略,并加入随机扰动策略,构造了合成邻域以改进算法性能.目前,以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证,与人工匹配相比,日匹配板坯量平均提高了52.42%,百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.
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关键词
钢铁计划
无委托板坯匹配
建模
蚁群算法
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Keywords
Steel-planning, open-order slab matching, modelling, ant colony optimization （ACO）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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