基于数据挖掘技术的高炉专家系统结构模型.pdf

基于数据挖掘技术的高炉专家系统结构模型 The Modal of Blast Furnace Expert System Based On Data Mining 高 峰 马翠红 （河北理工大学计算机与控制学院，河北唐山 063009 ） 摘 要：知识自动获取是高炉专家系统乃至其他专家系统的一个“瓶颈”问题。本文分析了高炉专家系统 中知识获取过程中存在的困难，探讨了将数据挖掘技术应用到高炉专家系统，从而实现知识自动获取的途 径，给出了相关的结构模型。 关键词：高炉 数据挖掘 专家系统 知识自动获取 Abstract ：It is expert system that knowledge obtain automatically is a bottleneck problem that goes to other knowledge systems. This text analyzes an of blast furnace estimate expert system to obtain the process in the knowledge in the existent difficulty, inquiring in to scoop out data the technique apply to the expert system, thus carries out the knowledge to obtain automatically, gives related model. Keywords ：Blast furnace Data mining Expert system Knowledge obtains automatically. 0 引言 高炉冶炼工艺复杂，生产过程难以控制。近年来，专家系统技术在高炉冶炼生产领域得 到了推广应用，国内许多钢厂设计了高炉冶炼专家系统，如武钢 4 号高炉、鞍钢 11 号高炉、 济钢 1 号高炉、莱钢 1 号高炉等大型高炉相继运用高炉冶炼专家系统指导高炉冶炼生产，增 加了高炉生产的稳定性，提升了炼铁自动化水平。 专家系统本质上是一个知识工程系统，知识获取、知识表示、知识存储和知识运用构成 了专家系统的主要内容，其中知识获取是首要的前提。随着专家系统应用范围的扩展，知识 获取对专家系统发展的制约也日益突出，是专家系统发展的瓶颈之一。如何实现知识的自动 获取，以降低专家系统开发成本和周期，成了人们关注的焦点。 事实上，随着计算机技术的发展，每天都有海量的数据收集到数据库中。数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 具有潜在利用价值的信息和知识的过程。数据挖掘一方面可以将数据转化成知识，另一方面 又可以提供一种机制，将知识融入到系统之中，辅助系统正确运作。 由此可见，利用数据挖掘方法来进行专家系统中的知识的自动获取，有望降低知识获取 的难度，缩短专家系统的开发周期。 1 高炉专家系统简介 专家系统是一种模拟专家决策能力的计算机系统，它是利用存储在计算机内部的某一特 定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。其 基本结构如图１所示。 高炉专家系统包括的内容很多，最常见的有高炉顺行控制专家系统、高炉热状态控制专 家系统、炉型管理及高炉长寿专家系统、高炉布料专家系统等等。高炉冶炼专家系统主要是 有高炉操作人员的经验和知识所构成的知识系统，参照操作条件和管理条件的变化，使炉况 判断定量化，可以避免漏判和误判，达到比较准确控制高炉的目的。 高炉专家系统的问题求解是运用冶炼专家提供的专门知识来模拟冶炼专家的思维方式 1 进行的。因此，高炉专家系统的研究和设计着重于对知识的处理，包括知识的获取、知识的 表示和知识的运用等 3 个环节。实践证明，知识获取是高炉专家系统开发过程消耗人力、财 力最多，花费时间最长的环节，为高炉专家系统开发中的瓶颈。 图1 专家系