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基于注意力机制的LSTM模型在烧结智能优化系统中的应用
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p0.itc.cn/q_70/images03/20230429/05cae5c2bfc14009a8464e10ecea6b3c.jpeg width="310"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/671577509_121119273 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''基于注意力机制的LSTM模型在烧结智能优化系统中的应用'''烧结作为[[钢铁]]长流程的重要环节,存在生产过程参数繁多、生产控制参数波动大、生产控制调节滞后性大等问题,导致烧结矿质量存在一定程度波动。烧结智能优化系统,通过采集烧结一级生产操作、温度场、检化验等数据建立数据仓库;结合烧结工艺机理,运用[[大数据]]<ref>[https://www.sohu.com/a/235315664_100065429 什么是大数据,一张图带你看懂大数据] ,搜狐,2018-06-12</ref>处理、深度学习等技术建立智能模型,从而推动烧结生产过程向数字化、智能化转型。
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基于注意力机制的LSTM模型在烧结智能优化系统中的应用
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