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华长春（燕山大学人工智能与机器人研究院）.序言[J].冶金自动化,2022,第6期
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苏姣姣，罗旗舞（中南大学自动化学院）.热轧带钢表面缺陷特征提取方法综述[J].冶金自动化,2022,第5期
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高坤1，黄雁2，马冰冰1，吴菁晶2，王磊1，李旭3（中重科技(天津)股份有限公司；东北大学计算机科学与工程学院；东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室）.基于深度残差神经网络的轧机滚动轴承故障诊断方法[J].冶金自动化,2022,第5期
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刘晓朦1，刘青1,2，邵鑫1，高山3，王忠刚3（北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室；北京科技大学钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心；莱芜钢铁集团银山型钢有限公司）.基于产品结构的炼钢-连铸区段生产运行模式仿真优化[J].冶金自动化,2022,第5期
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曲鑫鹏1，张海峰2，杨春节1，赵宏博3（浙江大学控制科学与工程学院；广西柳钢东信科技有限公司；北京北科亿力科技有限公司）.基于慢特征分析的烧结终点软测量[J].冶金自动化,2022,第5期
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陈波，袁志龙，陈龙，王月明（内蒙古科技大学信息工程学院）.基于生成对抗网络的车轮踏面缺陷图像生成算法研究[J].冶金自动化,2022,第5期
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代岩，黄瑞，方田，徐志坤（中冶华天工程技术有限公司）.基于深度学习的热轧过钢检测追踪系统[J].冶金自动化,2022,第5期
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徐佳昀1，吕立华2，蒋嘉石1，施逸非1，姜庆超1，颜学峰1（华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室；宝山钢铁股份有限公司中央研究院智能所）.数据驱动弹簧钢脱碳影响要素分析与质量预测[J].冶金自动化,2022,第5期
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赵文慈1，闫岩1，汪红兵1，韩荃2，周佳妮2，高国航3（北京科技大学计算机与通信工程学院；中船第九设计研究院工程有限公司；鞍钢股份-大船重工大连钢材加工配送有限公司）.基于点云处理的产品表面质量缺陷识别研究综述[J].冶金自动化,2022,第5期
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田毅，王刚，苏家庆，白皓（北京科技大学冶金与生态工程学院）.基于大数据挖掘的高炉参数优化调控模型研究[J].冶金自动化,2022,第5期
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张立存，李伟，张会明，范建鑫，孙慧林（首钢股份公司迁安钢铁公司）.基于最小二乘支持向量机的层流冷却预测[J].冶金自动化,2022,第5期
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王彪，王海龙，李自强，孙林雨，刘禹辉，都洪亮（北京首钢自动化信息技术有限公司京唐运行事业部）.多模式连续铸轧生产线活套控制优化研究及应用[J].冶金自动化,2022,第5期
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滕培培1，张海峰2，苏志祁2，李文倩2，张博文2（广西柳钢中金不锈钢有限公司轧材厂；广西柳钢东信科技有限公司智能化事业部）.基于ArUco码的轨道运输设备定位系统的研究及应用[J].冶金自动化,2022,第5期
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郭同柱，杨金辉，乔伟，郭月（首钢股份公司迁安钢铁公司）.首钢股份热轧精整工序智能计划系统的研究与应用[J].冶金自动化,2022,第5期
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（中国宝武）.首创机器人平台化服务模式!马钢2022年首批宝罗员工正式上岗[J].冶金自动化,2022,第5期
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郝良元1，刘福龙1，刘小杰2，钟文达3，宋亚超3（河钢集团有限公司；华北理工大学冶金与能源学院；河钢股份有限公司承德分公司）.基于深度森林算法的烧结矿转鼓指数预测模型[J].冶金自动化,2022,第4期
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陈宇1，金文兵1，谢晓能1，邱玮杰1，蒋梦轩2（杭州科技职业技术学院物联网技术学院；中南大学自动化学院）.基于温度定性趋势分析的锌冶炼焙烧炉实时状态评价[J].冶金自动化,2022,第4期
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韩庆1，荆丰伟2，王鹏1，王疆伟1（北京科技大学设计研究院有限公司；北京科技大学工程技术研究院）.1+3形式炉卷轧机二级模型的研究及应用[J].冶金自动化,2022,第4期
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张琦1,2,3，谢升1，沈佳林1（东北大学国家环境保护生态工业重点实验室；东北大学低碳钢铁前沿技术研究院；辽宁省低碳钢铁前沿技术工程研究中心）.冶金能源高效利用与优化管控[J].冶金自动化,2022,第4期
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唐文文，李欣，刘小杰，李宏扬，张淑会（华北理工大学冶金与能源学院）.大数据赋能高炉炼铁智能应用[J].冶金自动化,2022,第4期
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何心毅1，张颜颜2，郎劲2，澈格乐根3，刘洪屾4（上海宝信软件股份有限公司能环事业部；智能工业数据解析与优化教育部重点实验室(东北大学)；辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室；辽宁省制造系统与物流优化重点实验室）.基于改进差分进化算法的钢铁企业氧气系统优化调度[J].冶金自动化,2022,第4期
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赵烽敏1，徐晓东2，李峥3，姚文贵4，陈龙2（上海宝能信息科技有限公司工程部；大连理工大学控制科学与工程学院；上海宝能信息科技有限公司综合部；上海宝能信息科技有限公司研发部）.基于改进K近邻和最小二乘支持向量机的钢铁蒸汽管网压力预测[J].冶金自动化,2022,第4期
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王斌，李凯，纪召红，张学成，王珩（山东钢铁集团日照有限公司）.基于组合算法的轧钢厂电耗预测[J].冶金自动化,2022,第4期
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陈杞榕1，南永辉2，王跃2，马振宇3，陈艺明1，彭韬3（福建三钢闽光股份有限公司中板厂；中车株洲电力机车研究所有限公司研发中心；株洲变流技术国家工程研究中心有限公司技术中心）.国产中压变频器在中厚板轧机主传动的改造研究及应用[J].冶金自动化,2022,第4期
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