Resumen

El alto horno (BF) es el principal método de fabricación de hierro moderno. Garantizar la estabilidad de las condiciones del alto horno puede mejorar eficazmente la calidad y la producción de hierro y acero. Sin embargo, las operaciones de los hornos altos dependen principalmente de la experiencia humana, lo que causa dos problemas: (1) la experiencia humana no es objetiva y es difícil de heredar y aprender y (2) es difícil adquirir conocimientos que contengan información temporal entre múltiples variables en los hornos altos. Para resolver estos problemas, se propone un método basado en datos. En este artículo, proponemos un algoritmo novedoso y eficiente para descubrir el conocimiento subyacente en forma de reglas de asociación temporal (TAR) en los datos de fabricación de hierro BF. En primer lugar, se propone un nuevo marco de minería TAR para la minería de patrones frecuentes temporales. A continuación, se propone un nuevo algoritmo de extracción de TAR para la extracción de conocimiento subyacente, actualizado y eficaz en forma de TAR. Por último, teniendo en cuenta la actualización de la base de datos BF, se propone un método de actualización de reglas basado en el algoritmo que se propone en este artículo. Nuestros extensos experimentos demuestran el satisfactorio rendimiento del algoritmo propuesto en el descubrimiento de TARs en comparación con los algoritmos del estado del arte. Los experimentos con datos de fabricación de hierro BF han demostrado el rendimiento superior y la viabilidad del método propuesto.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:experiencia humana, bf hierro, salida de hierro, operaciones de bf, novedosa minería de alquitrán, nueva minería de alquitrán, marco de minería de alquitrán, patrón frecuente temporal, forma de alquitrán, algoritmo de minería de alquitrán
• Keywords:human experience, bf iron, output of iron, operations of bf, novel tar mining, new tar mining, tar mining framework, temporal frequent pattern, form of tar, tar mining algorithm