增量式遗传RBF算法在转炉提钒中的应用

转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程，从统计学和反应机理等角度出发，难以建立终点控制静态模型。为此提出了基于增量式遗传RBF算法。它不仅克服了RBF中心个数选择的随机性，较好地解决了样本聚类，而且为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集，提出了增量数据处理方法，对原有网络参数进行修正，有利于连续生产操作。试验表明，用该算法预测冷却剂加入量，结果的误差较小，满足了终点命中率在90％以上的指标，具有工程实用性。     

现代数据挖掘技术研究进展

数据挖掘是一个多学科交叉融合而形成的新兴的学科.笔者介绍了数据挖掘的一些基本知识及有关概念,阐述了数据挖掘的一些基本方法(传统的统计学方法、神经网络、决策树、进化式程序设计、基于事例的推理方法、遗产算法、非线性回归方法),然后对当前数据挖掘在各种领域的应用进行了概括,并提出了一些难点(数据质量、信息可视化、极大数据库、信息分析员技能)和今后的研究方向.