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陈才俊，杨志颖，郑海程（上海宝信软件股份有限公司湛江分公司）.冷轧镀锌产线自动平整控制模型的研究与应用[J].冶金自动化,2023,第A1期奚小娟，韩璐，吴浩洋（上海宝信软件股份有限公司自动化事业本部）.基于神经网络的轧钢模型的研究[J].冶金自动化,2023,第A1期田冬明¹，李玉光¹，燕飞²，刘连凯²（华北理工大学；首钢京唐钢铁联合有限责任公司）.钢铁企业智能电网发展研究概述[J].冶金自动化,2023,第A1期张培强¹，胡绍伟²，李智慧¹，王行雨¹，张立强²，张超杰²（东方润安集团炼钢厂；安徽工业大学冶金工程学院）.基于自动喷码的连铸坯生产与实践[J].冶金自动化,2023,第A1期邵菡，赵烽敏，万成（上海宝能信息科技有限公司）.运用数据包络分析法探索能源效率提升的空间[J].冶金自动化,2023,第A1期王欢¹，王怀远¹，柳小波²，马连成³，岳星彤¹（鞍钢集团北京研究院有限公司；北京科技大学土木与资源工程学院；鞍钢集团矿业有限公司齐大山铁矿）.YZ55牙轮钻机超视距远程控制升级改造[J].冶金自动化,2023,第A1期龙爱兵.解决工业互联网应用开发的最后一公里问题——工艺模型专用编程平台的意义、作用及实现[J].冶金自动化,2023,第A1期徐雅丽（河钢集团邯钢公司自动化部）.钢铁厂原料场二级计算机系统设计示例[J].冶金自动化,2023,第A1期祖书娟，祁紫愉（上海宝立自动化工程有限公司）.带钢涂油质量在线诊断的开发与应用[J].冶金自动化,2023,第A1期杨爱其，赵烽敏，万成（上海宝能信息科技有限公司）.一种基于大数据驱动的能源绩效管理平台[J].冶金自动化,2023,第A1期刘苏旭，任秀艳，毋丹，徐昆（中国原子能科学研究院）.基于Python 和Django实现同位素电磁分离技术信息化系统[J].冶金自动化,2023,第A1期罗永军¹，耿旭²（中钢设备有限公司；北京市人防工程质量监督站）.焦油渣处理系统的优化设计[J].冶金自动化,2023,第A1期张智，杨晓伟（上海宝信软件股份有限公司）.面向建材行业智能工厂系统的研究与应用[J].冶金自动化,2023,第A1期华易文（上海宝信软件股份有限公司信息化事业本部）.探索智慧制造技术在海外全流程钢铁的规划[J].冶金自动化,2023,第A1期李宏伟（中冶京诚工程技术有限公司电气与自动化工程技术所）.钢铁企业电网机网协调系统负荷侧控制策略[J].冶金自动化,2023,第A1期路广洲（中国钢研钢铁绿色化智能化技术中心）.生产自动化系统虚拟调试的初步研究[J].冶金自动化,2023,第A1期任杰，刘文韬（上海金自天正信息技术有限公司上海自动化事业部）.矫直机自动换辊系统的研究与应用[J].冶金自动化,2023,第A1期胡国（上海金自天正信息技术有限公司）.基于博图软件的电气设备备用自投的软件应用[J].冶金自动化,2023,第A1期董广正，张才贵（上海梅山钢铁股份有限公司）.BOF-Ar炼钢脱氧工艺模型的研究[J].冶金自动化,2023,第A1期李辉（上海宝山钢铁股份有限公司冷轧厂）.双机架轧机“一键轧钢”的探索与实践[J].冶金自动化,2023,第A1期施子楷，刘敬，周海伦，王鑫，张枫华（北京首钢自动化信息技术有限公司）.基于GIS的钢铁企业智能化工厂管理系统初探[J].冶金自动化,2023,第A1期赵钰铎，吴思炜，曹光明，王国栋（东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室）.铁水预处理脱硫模型研究进展与应用[J].冶金自动化,2023,第6期马亮^1,2，王梦伟^1,2，彭开香^1,2（北京科技大学自动化学院；工业过程知识自动化教育部重点实验室）.基于自编码-反向传播神经网络的LF钢水硫含量预测[J].冶金自动化,2023,第6期景林^1,2，闵义^1,2，亓捷^1,2，刘承军^1,2，范佳³（多金属共生矿生态化冶金教育部重点实验室；东北大学冶金学院；河钢集团邯钢公司）.基于机器学习的转炉热损失率预测[J].冶金自动化,2023,第6期陈超，农伟民，王楠（东北大学冶金学院）.基于机器学习模型的Consteel电弧炉终点碳含量及温度预测[J].冶金自动化,2023,第6期周涛¹，邵鑫¹，高山²，李少帅²，刘青¹（北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室；莱芜钢铁集团银山型钢有限公司）.基于冶炼设备故障的炼钢-连铸重调度[J].冶金自动化,2023,第6期孙卫平¹，刘士新²（上海宝信软件股份有限公司信息化事业本部；东北大学信息科学与工程学院）.基于机器学习的连铸生产过程铸坯表面缺陷预测方法[J].冶金自动化,2023,第6期孟晓亮¹，罗森¹，周业连²，王卫领¹，朱苗勇¹（东北大学冶金学院；上海梅山钢铁股份有限公司）.板坯连铸结晶器液位瞬时异常波动的时频特性[J].冶金自动化,2023,第6期张学锋¹，闻亦昕¹，熊大林^2,3，龙红明²（安徽工业大学计算机科学与技术学院；安徽工业大学冶金工程学院；杭州和利时自动化有限公司）.基于双向长短时记忆网络模型预测烧结矿FeO含量[J].冶金自动化,2023,第6期石杰^1,2，郭亚男^1,2，杨朝霖^1,2，焦小松^1,2（北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心；北京科技大学设计研究院有限公司）.基于多级网络的钢板表面喷码识别方法[J].冶金自动化,2023,第6期首页上一页 3 4 5 6 7 下一页尾页共有9页，转到页

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