【摘 要】
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探讨了高炉异常炉况判断专家系统的结构，讨论了从传感器数据中抽取高炉炉况特征的方法．时态黑板结构与时间知识表示，对于炉况特征的模糊量化和专家知识中的参数设定，系统采用机器
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探讨了高炉异常炉况判断专家系统的结构，讨论了从传感器数据中抽取高炉炉况特征的方法．时态黑板结构与时间知识表示，对于炉况特征的模糊量化和专家知识中的参数设定，系统采用机器学习方法自动调整．对于高炉异常炉况的操作方法，系统采用规划－动作－反应方法向用户提出动作建议，并对所作的动作建议实现实时的重构解释．
The structure of blast furnace abnormal furnace condition expert system is discussed, and the method of extracting blast furnace condition characteristics from sensor data is discussed. The structure and time knowledge of tense blackboard indicate that the system adopts the method of machine learning to adjust automatically for fuzzy quantification of furnace condition and parameter setting in expert knowledge. For the blast furnace abnormal operation method, the system uses the plan-action-response method to propose actions to the user, and realizes the reconstruction and interpretation of the actions proposed.
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