TY -的A2•麦乐伦布鲁斯·j . AU -汉英华AU - Yu Deshui AU -阴,春晖盟——赵,羌族PY - 2020 DA - 2020/05/11 TI -时态关联规则挖掘和更新他们的应用程序在钢铁行业高炉SP - 7467213六世- 2020 AB -高炉(BF)是现代炼铁的主要方法。保证高炉工况的稳定，可以有效地提高钢铁的质量和产量。然而，BF的操作主要依赖于人的经验，这导致了两个问题:(1)人的经验不客观，难以继承和学习;(2)BF中多变量中难以获取包含时间信息的知识。为了解决这些问题，提出了一种数据驱动的方法。在本文中，我们提出了一种新的和有效的算法来发现高炉炼铁数据中以时间关联规则(TARs)形式存在的潜在知识。首先，提出了一种新的时间频繁模式挖掘框架。然后，提出了一种新的焦油挖掘算法，以焦油的形式挖掘底层的、最新的、有效的知识。最后，针对高炉数据库的更新问题，提出了一种基于本文算法的规则更新方法。我们的大量实验表明，与最先进的算法相比，所提出的算法在发现TARs方面具有令人满意的性能。对高炉炼铁数据的实验证明了该方法的优越性和实用性。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7467213 DO - 10.1155/2020/7467213 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -