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申请/专利权人：上海宝信软件股份有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的钢铁生产排放污染物工艺根因追溯方法和系统，包括：步骤S1：采集数据，并进行对齐，得到对齐后的数据；步骤S2：基于对齐后的数据，进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；步骤S3：基于训练数据集，建立因果图模型，并进行因果图模型训练；步骤S4：基于测试数据集，对因果图模型进行评估；步骤S5：对因果图模型进行系统部署，令因果图模型启动自学习过程，推断并提示污染排放物异常事件。本发明能够发现导致不同异常污染物排放事件的生产工艺层面的原因以及指标，进而重点监控、优化、控制此部分指标，提供及时的预报预警，减少环保事故的发生概率。
主权项：1.一种基于深度学习的钢铁生产排放污染物工艺根因追溯方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集数据，并进行对齐，得到对齐后的数据；步骤S2：基于对齐后的数据，进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；步骤S3：基于训练数据集，建立作为因果图概率模型的因果图模型，并进行因果图模型训练；步骤S4：基于测试数据集，对因果图模型进行评估；步骤S5：对因果图模型进行系统部署，令因果图模型启动自学习过程，推断并提示污染排放物异常事件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海宝信软件股份有限公司 基于深度学习的钢铁生产排放污染物工艺根因追溯方法
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