基于半監(jiān)督學習的工況識別方法研究及銅閃速熔煉過程中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、銅閃速熔煉過程工況變化頻繁,造成經(jīng)濟指標波動大,單位產(chǎn)品能耗高。閃速熔煉過程積累了大量的實際運行數(shù)據(jù),包含了反映操作參數(shù)與工況之間關系的信息。準確識別當前工況,采取相應的對策,對節(jié)能降耗和保證生產(chǎn)的安全穩(wěn)定具有重要意義。本文利用運行數(shù)據(jù)中的有標簽數(shù)據(jù)和無標簽數(shù)據(jù),研究了基于半監(jiān)督學習的工況識別方法。
　　 針對YATSI算法中無標簽樣本被誤標記,導致分類正確率下降的問題,提出了一種基于數(shù)據(jù)剪輯技術的DE-YATSI算法。該算法采

2、用基于估計類條件概率的數(shù)據(jù)剪輯方法,識別并重新標記預標記樣本集中的誤標記樣本,利用有標簽樣本與經(jīng)數(shù)據(jù)剪輯處理的預標記樣本所形成的樣本集訓練帶權重的最近鄰分類器。實驗結果表明,DE-YATSI算法比YATSI算法具有更高的分類正確率。
　　 對影響閃速熔煉過程工況的主要因素進行了分析,分別將半監(jiān)督算法(DE-YATSI和YATSI)和監(jiān)督算法(KNN)應用于銅閃速熔煉過程工況識別,實驗結果表明,半監(jiān)督學習算法(DE-YATSI)識

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