稀土萃取生產(chǎn)過程的檢測和優(yōu)化-資料下載頁
2025-01-23 09:00本頁面
【正文】 ? 2 47 ( 47%) ? 因此，確定案例特征的加權系數(shù)分別為： ? =； ? =； ? =。 1?23 工況數(shù)據(jù)輸入 相似案例輸出 案例庫的瀏覽和維護 ? 案例庫維護包含添加新案例，修改案例和刪除不合理的案例等操作，對于稀土萃取的流量控制，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)量比較小，可以通過人機交互的方式實現(xiàn)對已存在案例的查看和修正。修正后的數(shù)據(jù)即可參與隨后的案例推理過程。 CBR實施中的其它問題 ? CBR作為一種人工智能方法，實現(xiàn)途徑多樣。 ? 利用 VB編制的程序完成對于案例的推理過程和案例庫維護的工作，案例推理與生產(chǎn)過程的交互是通過信號采集機制和組態(tài)環(huán)境中的實時數(shù)據(jù)庫完成的。 ? 知識庫是所有可能影響推理效果的數(shù)據(jù)集合，本系統(tǒng)中通過 MCGS的實時數(shù)據(jù)庫取得，設計“數(shù)據(jù)存儲”的配方管理模塊，在接收到分析周期較長的 X熒光分析儀的檢測結果時，保存 AD模塊輸出的數(shù)據(jù)，作為知識庫保存起來。 配方設計 ? 對于本課題的數(shù)據(jù)存儲采取同一時間序列存儲更為合理。 ? 當 X熒光能譜分析儀送出的信號為工控機接收時，將室溫，料液體積流量等數(shù)據(jù)的當前值存入后臺數(shù)據(jù)庫。 總 結 ? 論文以稀土萃取過程優(yōu)化流量控制為應用背景，對 CBR、知識管理和生產(chǎn)信息采集進行了深入的研究。 ? 提出了案例推理結合數(shù)據(jù)采樣的控制形式。 ? 對案例推理技術在稀土萃取過程優(yōu)化流量控制的應用做了初步的研究。 ? 設計并開發(fā)了面向稀土萃取過程優(yōu)化流量控制的系統(tǒng)。在此系統(tǒng)中，構造了一個基于料液配分的案例庫，設計索引機制，運用近鄰法進行案例檢索，并通過一組實驗數(shù)據(jù)進行測試，驗證了系統(tǒng)設計的合理性和實現(xiàn)的有效性。 ? 設計了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，作為案例庫的數(shù)據(jù)來源和實時控制的依據(jù)。 ?稀土萃取生產(chǎn)過程的檢測和優(yōu)化控制研究 這一課題的闡述如上，期望各位老師對考慮不周的地方給予指正和幫助。 ?謝謝各位老師 演講完畢，謝謝觀看！
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