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高爐自動化是國際公認的挑戰性難題。本書從數據驅動角度系統性總結和闡述了作者近10年在高爐自動化方面的系列研究工作，主要包括數據驅動建模、控制與監測三部分內容。數據驅動建模部分主要針對難建模高爐煉鐵過程數據質量不理想和非線性動態時變等問題，重點介紹了魯棒隨機權神經網絡、魯棒支持向量回歸機以及遞推子空間辨識等建模方法；數據驅動控制部分主要介紹面向高爐鐵水質量高性能控制的數據驅動預測控制、即時學習自適應預測控制以及無模型自適應(預測)控制等方法，前兩類方法為間接數據驅動控制方法，而後者為直接數據驅動控制方法；本書第三部分主要闡述面向高爐優質、低耗與穩定運行的數據驅動監測方法，包括PCA-ICA集成方法、KPLS魯棒重構誤差方法、自適應閾值KPLS方法以及改進貢獻率KPLS方法。
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