【摘 要】
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针对传统案例推理方法在竖炉焙烧过程设定建模中出现求解效率差的问题，提出一种基于多目标评价和群决策的智能设定方法。首先运用多目标评价思想对案例解的重用效果进行预
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院北京 100124
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针对传统案例推理方法在竖炉焙烧过程设定建模中出现求解效率差的问题，提出一种基于多目标评价和群决策的智能设定方法。首先运用多目标评价思想对案例解的重用效果进行预测及评价，将群决策理论应用于案例推理的校正环节，并对重用效果不理想的案例解进行校正。继而将改进的案例推理策略应用于竖炉焙烧过程的设定建模中，给出了模型结构及算法实现。用竖炉焙烧过程的历史数据进行了对比实验测试，说明了新方法比传统的案例推理法具有控制方面的优势。多目标评价和群决策的引入促进了设定过程的快速性和求解效率，可以推广应用于类似复杂过程的建模与控制中。
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