基于智能数据分析的冶金工程中的质量控制与优化研究  

作　　者：张新国 

机构地区：[1]海湾工程有限公司,河北石家庄050000

出　　处：《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》2024年第4期0030-0033,共4页

摘　　要：本研究基于智能数据分析,尝试对冶金工程的质量控制与优化进行深入探索。首先根据冶金生产数据,通过构建聚类模型对不同质量控制因素进行了区分和聚类,并进行特征工程以提取对质量控制影响较大的属性。然后应用深度学习等计算机智能技术对质量缺陷进行预测和分类,结果在多数实验中都取得了较高的精度。后期学习算法被应用于冶金生产过程,以寻找最优的控制参数。实验结果表明,利用数据分析可以有效地提高冶金生产的质量控制与优化效果,改善生产效率并提高产品质量。本研究的成果可以为冶金业的质量控制与优化提供了新的理论依据及实践参考。

关 键 词：智能数据分析 冶金工程 质量控制 优化研究 深度学习 

分 类 号：TF087[冶金工程—冶金物理化学]