基于Analysis Services的OLAP 前端展现工具的开发及应用

本文主要介绍利用SQL Server 2000中Analysis Services的特点,开发了基于Analysis Services的OLAP(on_line Analytical Processing)前端展现工具,并成功地应用到青铜峡铝厂第三期预焙铝电解槽生产中进行辅助生产决策。 在该项目中我们采用了三层结构来实现,由客户端、浏览器端和中间的数据仓库服务器组成。其中客户端的OLAP展现工具,利用Visual Basic作为开发语言,用Visual Basic中的图表控件:MsChart和FlexGrid来显示多维数据集中的数据。开发这个展现工具主要用到两项关键的技术: (1)利用ADO/MD中的对象集实现对多维数据集的访问和查询。 (2)响应鼠标的点击事件时,根据当前的维度以及所处的级别来决定是下钻还是上钻,     

应用Agent技术实现个性化信息服务

本文针对因特网信息资源迅速发展而导致的"信息超载、密向"问题和传统搜索引擎无法提供个性化信息服务的问题,提出了一种应用Agent技术实现个性化信息服务的解决方法,并在智能信息助手软件中实现了该技术.     

基于动态裁剪频繁模式树的频繁项集并发挖掘算法

为解决FP(frequent pattern)-growth算法中构造频繁模式树(FP-树)所带来的存储和遍历开销较大的问题,提出了一种基于动态裁剪FP-树的频繁项集并发算法Dynamic prune。一方面,通过记录FP 树构造过程中频繁项目计数的变化,实现了FP 树的动态剪枝;另一方面,使用并发策略达到了边构造FP-树,边挖掘频繁项集的效果。与FP growth算法相比,Dynamic-prune无需先构造整棵FP-树再挖掘频繁项集,节省了FP-树的存储开销。实验结果表明Dynamic-prune在运行效率和可扩展性上均优于FP growth算法。     

基于差别矩阵的属性约简算法及其应用

铝电解过程中存在着各种相互影响的工艺参数,如何从中选择一部分参数进行分析,对铝电解生产有着重要的意义。提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,避免了普通差别矩阵中的重复元素。用真实的铝电解生产数据对提出的算法进行了验证,效果良好。     

统计过程控制在铝电解生产中的应用研究

为了减小铝电解生产中测量系统的误差,发现其过程参数发生的异常,将统计过程控制引入到铝电解生产中,实现了一个面向铝电解生产的统计过程控制系统。依据测量数据找出生产过程的异常数据,提出改进方法,并对改进的测量系统进行检验。该系统在东方希望包头稀土铝业有限责任公司实际应用表明,统计过程控制系统能有效地帮助铝电解工艺人员发现异常数据,纠正生产过程的测量系统误差,保持工艺参数的稳定,降低能耗。     

基于LSTM的铝电解槽生产决策算法研究与应用

在铝电解槽生产过程中，需要工艺技术人员依据历史生产数据每日进行生产决策，其中出铝量和设定电压调整量是两个比较重要且耦合性强的决策参数，决策的好坏直接影响着电解槽的稳定运行和高效产出铝。本文提出了一种采用海洋捕食者算法来优化双遗忘门LSTM结构模型的决策算法(MPA-dfLSTM),针对数据特点对LSTM结构优化为双遗忘门LSTM(dfLSTM),并通过海洋捕食者算法来进行参数寻优，将训练得到的模型应用到出铝量和设定电压调整量的决策中。MPA-dfLSTM模型相比于其他三种决策模型获得了较高的性能指标，可以为铝电解生产工艺技术人员提供生产决策参考。