資料探勘技術已經廣泛地被應用在各項科學研究上,也印證資料探勘從資料中所萃取潛在知識可用於科學決策輔助的可行性。高爐煉鐵製程中,焦炭在高爐所扮演之角色無法被取代,提供均質及品質佳的焦炭對提升高爐操作的穩定性及效率是相當重要的。在原料短缺及高原料成本下,要生產高爐所需要穩定品質的焦炭,為焦炭製造技術中ㄧ重要議題。
本研究目的為運用倒傳遞類神經網路技術及模式樹技術來預測焦炭強度及平均粒度,並定義混合煤物化性模式、煤種使用比例模式、煤種群組模式及延伸模式用以預測焦炭品質。經實證結果,本研究發現,煤種使用比例模式有最高之相關係數及最低之平均絕對誤差,此外模式樹技術比倒傳遞類神經網路技術有較佳之準確性及效率。
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