论文摘要
在铝电解过程中,添加氟化铝能降低电解质的初晶温度,从而提高电流效率。氟化铝添加量的决策是一项复杂的知识型工作,需要考虑许多相关的因素,在实际生产中主要依赖于人工经验。由于工艺人员的主观性以及铝电解槽的复杂性,基于知识或者基于数据的决策方法难以保证添加的准确性。现有的决策方法难以囊括复杂的因果关系。本文针对氟化铝添加量的决策提出了一种基于强化模糊认知图的数据与知识协作策略。在这种方法中,改进的模糊k均值和模糊决策树用于提取模糊规则,其中提取的规则用于修正专家提出的初始框架。同时,采用状态转移优化算法(STA)获取强化模糊认知图的权重。将提出的方法与已有方法进行对比,结果表明,强化模糊认知的收敛速度快于基于Hebbian学习方法、粒子群优化方法以及遗传算法。不仅如此,基于所提方法氟化铝添加量的决策准确率高于其他方法。因此,针对氟化铝添加量的决策,本文提出的方法是有效的。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 岳伟超,桂卫华,陈晓方,曾朝晖,谢永芳
关键词: 氟化铝添加,模糊认知图,学习方法,状态转移优化方法,模糊决策树
来源: Engineering 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 数学,化学,自动化技术
单位: School of Information Science and Engineering, Central South University
基金: 国家自然科学基金（61773405,61533020,61621062,61725306）,中南大学创新工程（502390003）资助~~
分类号: O646.5;O225;TP18
页码: 1060-1076+1176-1193
总页数: 35
文件大小: 8446K
下载量: 34
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标签：氟化铝添加论文; 模糊认知图论文; 学习方法论文; 状态转移优化方法论文; 模糊决策树论文;