• 专利标题: 小样本贫信息下的烧结矿化学成分预测与智能控制系统
  • 专利标题(英): Sintered ore chemical component prediction and intelligent control system under small sample poor information
  • 申请号: CN201110025277.6
    申请日: 2011-01-24
  • 公开(公告)号: CN102156405A
    公开(公告)日: 2011-08-17
  • 发明人: 王爱民宋强李华
  • 申请人: 王爱民宋强李华
  • 申请人地址: 河南省安阳市黄河大道安阳师范学院计算机与信息工程学院
  • 专利权人: 王爱民,宋强,李华
  • 当前专利权人: 王爱民,宋强,李华
  • 当前专利权人地址: 河南省安阳市黄河大道安阳师范学院计算机与信息工程学院
  • 代理机构: 北京同辉知识产权代理事务所
  • 代理商 赵慧
  • 主分类号: G05B13/04
  • IPC分类号: G05B13/04
小样本贫信息下的烧结矿化学成分预测与智能控制系统
摘要:
本发明公开一种小样本贫信息下的烧结矿化学成分预测与智能控制系统,包括数据采集模块、数据归一化模块、灰熵模块、支持向量机模块、组合模块、推断模块、烧结矿化学成分预测模块和智能控制模块。本发明针对烧结过程的大滞后性、非线性以及参数信息的不完整性,结合一种灰熵-支持向量机的运算方法,建立了烧结矿各化学成分预测模型,在烧结工况稳定时能有效预测烧结矿化学成分。实验结果和多种模型比较表明,本发明小样本贫信息下的烧结矿化学成分预测与智能控制系统能在小样本贫信息的条件下对烧结矿化学成分做出比较准确的预测,此种模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了令人满意的结果。
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