新能源与高效节能

本发明是涉及一种冶金成球过程中的分类判别系统，该系统主要由聚类分类模块和判别优化模块构成，所述的聚类分类模块主要包含动态聚类单元和SVM分类单元：首先由动态聚类的方式得到一组初始标签，再以此初始标签为基础构建SVM分类模型，所述的判别优化模块主要包括判别单元和Fisher优化单元：判别单元对SVM分类与上一近邻分类两次得到的分类结果进行判别：若两次分类结果一致，则可以直接得到最优的分类方式；若两次分类结果不一致，则Fisher优化单元利用Fisher判别原理优化出基础类别，然后再以基础类别作为初始标签构建SVM分类模型，反复经过SVM分类和Fisher判别优化最终得到一种最优的分类方式，进而完成对球团样本的分类判别筛选工作。

在冶金行业中球团生产是将细磨铁精矿制成能满足高炉炼铁需要的块状物料的一个加工过程。铁精矿按照一定比例添加粘结剂后并混合均匀，再由造球机经滚动制成一定比例的生球，然后经干燥、焙烧使球团固结。高炉生产以低燃耗和高产率为目的的趋势已日益增加，对高炉炉料的质量要求越来越高。因此，从众多样本中筛选出高质量的球团对高炉冶炼有着重要的价值，同时提高高质量球团的产出量对于增加高炉生产效率也起着至关重要的作用。

本发明是涉及一种冶金成球过程中的分类判别系统，该系统主要由聚类分类模块和判别优化模块构成。其中聚类分类模块主要包含动态聚类单元和SVM分类单元两部分：首先由动态聚类的方式得到一组初始标签，再以此初始标签为基础构建SVM分类模型。判别优化模块主要包括判别单元和Fisher优化单元：判别单元对SVM分类得到的分类结果与上一近邻分类结果进行判别：若两次分类结果一致，则可以直接得到最优的分类方式；若两次分类结果不一致，则Fisher优化单元利用Fisher判别原理优化出基础类别，然后再以基础类别作为初始标签构建SVM分类模型，反复经过SVM分类和Fisher判别优化最终得到一种最优的分类方式，进而完成对球团样本的分类判别筛选工作。