[发明专利]一种分段式高炉铁水硅含量预测方法及装置

权利要求书

1.一种分段式高炉铁水硅含量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：获取历史高炉冶炼数据，并将获取的历史高炉冶炼数据作为样本数据；

其中，高炉冶炼数据包括条件属性数据和决策属性数据，所述决策属性数据的决策值为硅含量，所述条件属性数据包括富氧率、透气性指数、标准风速、冷风流量、鼓风动能、炉腹煤气量、炉腹煤气指数、理论燃烧温度、顶压、富氧压力、冷风压力、全压差、热风压力、实际风速、热风温度、上炉硅含量中的至少两类数据；

每个样本的数据包括一组条件属性数据和一个决策值；

步骤2：对步骤1中所述样本数据进行离散化处理，并基于离散化处理后的样本数据建立分段式决策表；

其中，分段式决策表包括常规决策表、高硅决策表以及低硅决策表；

所述常规决策表中每行表示离散化处理后的一个样本的数据；

将所述常规决策表的各个样本中大于第一临界值的决策值设置为1，剩余决策值设置为0得到所述高硅决策表；

将常规决策表中小于第二临界值的决策值设置为1，剩余决策值设置为0得到所述低硅决策表；

其中，所述第一临界值大于所述第二临界值；

步骤3：基于粗糙集理论对所述分段式决策表进行属性约简得到相对应的分段式知识库，并将各个知识库中决策值恢复为原始数据；

其中，所述分段式知识库包括与常规决策表、高硅决策表以及低硅决策表对应的常规知识库、高硅知识库以及低硅知识库；

步骤4：将待测样本按照预设匹配优先级与步骤3中的分段式知识库进行匹配直至查找出相匹配的知识库，并获取相匹配的知识库中与所述待测样本相匹配的样本；

其中，识别知识库与所述待测样本是否相匹配的方法为识别知识库中是否存在样本与所述待测样本相匹配；

所述预设匹配优先级是分段式知识库中各个知识库与所述待测数据的匹配先后顺序；

步骤5：依据步骤4得到的相匹配的知识库中与所述待测样本相匹配的样本的决策值计算出硅含量的预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4包括如下步骤：

步骤41：按照所述匹配优先级计算待测样本与知识库中各个样本的距离D，并判断是否存在距离D等于0的样本；

若存在，存在距离D等于0的样本的知识库为与所述待测样本相匹配的知识库，所述相匹配的知识库中满足距离D等于0的样本为与所述待测样本相匹配的样本；

若所有的知识库均不存在距离D等于0的样本，执行下一步骤42；

其中，知识库中样本与所述待测样本的距离D等于0时表示所述待测样本的条件属性数据与所述知识库中样本的条件属性数据之间差异最小；

步骤42：获取所述待测样本与优先级最低的知识库中各个样本的距离D中的最小值D_min，所述优先级最低的知识库为所述待测样本相匹配的知识库，优先级最低的知识库中距离D为最小值D_min的样本为与所述待测样本相匹配的样本；

其中，优先级最低的知识库为常规知识库；

其中，所述待测样本与知识库中样本的距离D的计算公式如下：

其中，x_aj表示待测样本x_a中第j个条件属性对应的数据；x_ij”表示知识库中第i个样本中第j个条件属性对应的数据，待测样本x_a中第j个条件属性与知识库中第i个样本中第j个条件属性为同一条件属性，m为知识库中条件属性的个数，i为正整数，j为正整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤5中所述预测值为相匹配的知识库中与所述待测样本相匹配样本的决策值的平均值。