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基于数据挖掘的热轧带钢产品抽样检验优化研究
引用本文:嵇振平,于戈. 基于数据挖掘的热轧带钢产品抽样检验优化研究[J]. 冶金自动化, 2004, 28(1): 10-13
作者姓名:嵇振平  于戈
作者单位:1. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;宝钢技术中心
2. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
摘    要:
分析了现有抽样制度下样本代表性低和代表范围窄的主要原因。以“三同”抽样检验制度为分析对象 ,提出了基于数据挖掘技术的热轧带钢抽样检验优化框架。

关 键 词:热轧带钢  抽样制度优化  数据挖掘  数模应用
文章编号:1000-7059(2004)01-0010-04
修稿时间:2003-07-21

Data mining based optimization of sampling testing for hot rolling stripe
JI Zhen-ping. Data mining based optimization of sampling testing for hot rolling stripe[J]. Metallurgical Industry Automation, 2004, 28(1): 10-13
Authors:JI Zhen-ping
Affiliation:JI Zhen-ping~
Abstract:
The reasons of the low representative level and short representative range of the sample under the present sampling testing system for hot rolling stripe are discussed. As a case study, the Santong sampling testing system is analyzed, and a data mining based optimization architecture of sampling testing for hot rolling stripe is presented.
Keywords:hot rolling stripe  sampling system optimization  data mining  data model application
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