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邬成新

作品数:2 被引量:16H指数:2
供职机构:宝山钢铁股份有限公司更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家杰出青年科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇数据仓库
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇群算法
  • 1篇终轧温度
  • 1篇钢铁
  • 1篇SAS软件

机构

  • 2篇宝山钢铁股份...
  • 1篇东北大学

作者

  • 2篇邬成新
  • 1篇田志波
  • 1篇唐立新
  • 1篇赵永明
  • 1篇任一鸣

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2005
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题被引量:9
2009年
无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯.无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同.针对实际问题,建立了多目标优化的0-1整数规划模型.鉴于其NP-hard特性,采用蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)获得近似解.根据问题特点,提出钢级分解策略,并加入随机扰动策略,构造了合成邻域以改进算法性能.目前,以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证,与人工匹配相比,日匹配板坯量平均提高了52.42%,百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.
田志波唐立新任一鸣赵永明邬成新
关键词:蚁群算法
SAS数据挖掘在钢铁终轧温度控制中的应用被引量:7
2005年
企业可以通过数据挖掘技术实现从数据到信息、信息到知识的提炼,这能为公司的生产经营决策提供有效支持。SAS数据挖掘技术是众多数据挖掘方法中的佼佼者,它在大型企业中得到很好的应用。介绍了数据挖掘的基本知识,以及SAS数据挖掘技术在钢铁企业生产管理中的应用实例。通过SAS数据挖掘的深层次分析,在热轧钢卷终轧温度控制管理中,找到了降低缺陷钢卷数量的有效途径:即推广低温轧制技术以及减少同一热轧带钢上的终轧温度差。
邬成新
关键词:数据仓库SAS软件数据挖掘终轧温度
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