申请/专利权人：上海大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117743878A

主分类号：G06F18/23211

分类号：G06F18/23211;C22B1/24;G06F18/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及一种基于聚类学习的球团原料自动配方方法，该方法包括获取数据，其数据包括其原料的种类，原料所含各元素种类等；对其数据进行筛选，从而选取历史优秀的配比方案；并且对历史数据进行分组，分别聚类；同时获取当前配方，从而在相应的类别中进行增量式AP聚类，然后根据相关指标推荐智能配方方案。与现有技术相比，本发明具有更有效地应对不确定性因素对配方的影响，从而提高配方策略的准确性和可靠性等优点。

主权项：1.一种基于聚类学习的球团原料自动配方方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用程序逻辑控制系统从生产线上收集历史原料数据，构建一个包含物料元素含量特征的数据库；步骤2、对数据库中的历史原料数据进行清洗；步骤3、读取清洗后的历史原料数据，并构建出物料配比数据集X；步骤4、在数据集X中，根据使用球团矿的种类，对配料方案进行one-hot编码表示，并将所述one-hot编码转换成10进制编码；步骤5、将所述10进制编码一致的配料方案，进行分组，并标明组别；步骤6、将同一组别的配料方案，根据其所用球团矿种类的元素进行AP聚类，并且标明配料方案的类别标签，其类别标签为聚类中心；步骤7、读取当前配方与当前配方各个球团矿所含元素；步骤8、对当前配方使用的球团矿种类进行one-hot编码，将one-hot编码转换为对应的10进制编码，将当前配方的10进制编码与步骤6配料方案中10进制编码进行相同组别的匹配，并提取该相同组别中的数据集；步骤9、将步骤8中同组别的数据集与当前配方进行增量式AP聚类，根据其相似度的大小，推荐出相应的配方；步骤10、判断推荐配方是否符合性能要求；若符合，则输出当前配方，下发配方，自动配方流程结束；若不符合，则对所述推荐配方进行调整，当调整至符合性能要求时，输出当前配方，下发配方，自动配方流程结束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于聚类学习的球团原料自动配方方法

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