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河钢集团唐钢公司微信公众号.我国首卷大转炉高比例DRI超低排放汽车用钢在唐钢下线[J].冶金自动化,2023,第5期河钢集团唐钢公司微信公众号.唐钢举办庆祝建厂80周年智能制造论坛[J].冶金自动化,2023,第5期中冶赛迪集团微信公众号.视觉感知+机理模型：中冶赛迪智能控制技术让钢铁生产更安全更高效[J].冶金自动化,2023,第5期中国金属学会微信公众号.中冶京诚“基于5G技术的钢铁企业多维度生态环保管控系统开发与应用”成果经中国金属学会评价达国际领先水平[J].冶金自动化,2023,第5期中国有色金属学会微信公众号.年会分会总结第17分会场-有色金属智能制造前沿论坛[J].冶金自动化,2023,第5期吴昆鹏^1,2，石杰^1,2，杨朝霖^1,2，邓能辉^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）.基于半监督语义分割的钢板表面缺陷检测方法[J].冶金自动化,2023,第4期刘仲民¹，崔勇¹，吴海宝²，苏鹏飞²（兰州理工大学电气工程与信息工程学院；金川集团信息与自动化工程有限公司）.基于机器视觉的镍硫金属铁含量检测系统[J].冶金自动化,2023,第4期田伟健¹，赵贤聪²，白皓¹（北京科技大学冶金与生态工程学院；北京机械工业自动化研究所有限公司软件事业部）.钢铁工业多介质能源系统优化调度模型研究综述及展望[J].冶金自动化,2023,第4期刘卓然，郑又宁，陈泓霖，张鹤翔，吴思炜（东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室）.融合半监督学习的小样本条件下热轧带钢力学性能预测[J].冶金自动化,2023,第4期吴楠，李静，申屠南凯，张勇军（北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心）.基于细分PI控制的热连轧卷取机自动踏步控制仿真和优化[J].冶金自动化,2023,第4期郝飞¹，陈冠宇²，王强¹，燕飞³，张延冬¹，张鲁¹（南京南瑞继保电气有限公司系统软件研究所；南京工程学院电力工程学院；首钢京唐钢铁联合有限责任公司能源与环境部）.钢铁企业综合能源系统智能调度设计与实践[J].冶金自动化,2023,第4期姜子欧，王月明，陈甜甜，杨虎生（内蒙古科技大学信息工程学院）.烧结机台车侧板裂缝检测与安全预警算法实现[J].冶金自动化,2023,第4期曾宏^1,2，陈彦^1,2，王跃³，陈芳林^1,2，卢圣文^1,2，潘学军^1,2（株洲中车时代半导体有限公司；新型功率半导体器件国家重点实验室；中车株洲电力机车研究所有限公司）.轧机中压变频系统IGCT门极驱动关键技术研究[J].冶金自动化,2023,第4期熊华德¹，张勇军¹，石杰²，杨朝霖¹（北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心；北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心）.基于改进椭圆拟合算法的钢管轮廓测量方法[J].冶金自动化,2023,第4期潘俊，徐安军，冯凯，魏绿坤（北京科技大学冶金与生态工程学院）.唐钢新区炼钢-连铸过程天车调度规则研究应用[J].冶金自动化,2023,第4期董翠连¹，廖德诚²（上海宝信软件股份有限公司MES软件事业部；福建福欣特殊钢有限公司产销管理组）.不锈钢炼钢计划排程问题的数学模型及遗传算法[J].冶金自动化,2023,第4期丁鹿西¹，龚殿尧¹，田宝钱¹，郝秋宇¹，徐建忠¹，王秋娜²（东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室；首钢股份公司迁安钢铁公司热轧厂）.基于梯度提升算法的轧后冷却区内带钢运行速度预测[J].冶金自动化,2023,第4期耿程飞，凡念，沈波，石增，桂峰（深圳市英威腾电气股份有限公司）.GD800驱动器在某棒材产线改造中的应用[J].冶金自动化,2023,第4期中冶京诚工程技术有限公司（中冶京诚工程技术有限公司）.新一代管控平台产品发布数字化赋能传统钢铁行业升级[J].冶金自动化,2023,第4期宋君，王奎越，曹忠华（鞍钢集团北京研究院有限公司）.果蝇优化神经网络在冷轧弯辊模型中的应用[J].冶金自动化,2023,第3期钱金花¹，郑文娟¹，吴文彬²，徐晨¹（东北大学理学院；抚顺新钢铁有限责任公司智造中心）.基于小波去噪和循环神经网络-k重-整合移动平均自回归模型的转炉煤气柜位预测[J].冶金自动化,2023,第3期韩中洋^1,2，王泽^1,2，董洪辛^1,2，王志远^1,2，赵珺^1,2，王伟^1,2（大连理工大学控制科学与工程学院；工业装备智能控制与优化教育部重点实验室）.钢铁能源管控优化研究应用的综述与展望[J].冶金自动化,2023,第3期闫亚亮^1,2，陈龙^1,2，赵珺^1,2，王伟^1,2（大连理工大学控制科学与工程学院；工业装备智能控制与优化教育部重点实验室）.基于相关向量机样本选择的钢铁企业副产煤气系统预测[J].冶金自动化,2023,第3期鄂士平¹，施烨²，姜彬²，金浩²，郝飞²（国网湖北省电力有限公司；南京南瑞继保电气有限公司系统软件研究所）.基于规则模型的钢铁企业虚拟电厂资源聚合算法[J].冶金自动化,2023,第3期陈健¹，杨春节²，胡兵³，钱卫东³，苏志祁⁴（浙江大学工程师学院；浙江大学控制科学与工程学院；上海宝信软件股份有限公司；广西柳钢东信科技有限公司）.基于XGBoost和反向自适应粒子群的烧结配料智能优化方法[J].冶金自动化,2023,第3期朱立光^1,2，陈泊羽¹，肖鹏程¹，张妍^1,3，许云峰³（华北理工大学冶金与能源学院；河北科技大学材料科学与工程学院；河北科技大学信息科学与工程学院）.废钢料型智能识别的语义分割模型选择与实现[J].冶金自动化,2023,第3期张学锋¹，张功辉¹，周志远¹，闻亦昕¹，张巧玉²，刘胜歌²（安徽工业大学计算机科学与技术学院；中天钢铁集团(南通)有限公司）.基于改进BP神经网络的烧结矿FeO含量预测[J].冶金自动化,2023,第3期陈添¹，黄鑫鑫²，刘士新³（上海宝信软件股份有限公司MES软件事业部；宝钢湛江钢铁有限公司制造管理部；东北大学信息科学与工程学院）.一种基于优先级策略的热镀锌生产排程方法[J].冶金自动化,2023,第3期张岩¹，王军生¹，丁智²，孙瑞琪¹，陈百红²（鞍钢集团北京研究院有限公司；鞍钢集团自动化有限公司）.基于深度核与多核联合学习的镀层质量评估系统[J].冶金自动化,2023,第3期首页上一页 5 6 7 8 9 下一页尾页共有9页，转到页

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