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J-GLOBAL ID：201702284998578490   整理番号：17A1787802

生産データマイニングに基づくブローカー要求度信頼ルールベースの研究【JST・京大機械翻訳】

Confidence rule base for soot blowing demand based on production data mining

著者 (4件)： Qian Hong (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090) ,  Song Liang (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090) ,  Chen Qiqi (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090) ,  Chen Gang (華能上海石洞口第一電厂,上海,200942)
資料名： Reli Fadian  (Reli Fadian)
巻： 46  号： 6  ページ： 113-118  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3437A  ISSN： 1002-3364  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ボイラにおける灰のスラッギングの最適化を行うために,ボイラの燃焼特性と吸熱特性に基づき,生産データを処理するための理論的基礎に基づき,ブローカー要求度の信頼性ルールベースを確立した。数理統計学とBayes理論を用いて、現場の専門家の経験を結合し、吹き込み戦略の集合と兆候集合の抽出、ルールの表現と規則変数の設定を完成し、そしてルールベースに対してテストを行った。結果により、本吹灰要求度の信頼規則は、領域の専門家の灰の経験に対する知識の記述は発電所の実際の灰の需要に符合し、吹灰の最適化の目的を達成した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 燃焼特性 ,  Bayes推定 ,  最適化 ,  *ルールベース ,  ボイラ ,  発電所 ,  スラッギング ,  熱特性 ,  *データマイニング ,  吹込 ,  信頼性

著者キーワード (7件)： boiler ,  fouling and slagging ,  soot blowing optimization ,  belief rule base ,  data mining ,  Bayes theory ,  production data

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング ,  信頼 ,  ルールベース ,  研究