【摘 要】
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针对氧化铝回转窑烧结过程中存在的多变量、强耦合、非线性、环境恶劣、煤粉和料浆成分不稳定等因素造成的烧结带温度不稳定，熟料质量低等难题，提出一种基于朴素贝叶斯分类（NBC）
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针对氧化铝回转窑烧结过程中存在的多变量、强耦合、非线性、环境恶劣、煤粉和料浆成分不稳定等因素造成的烧结带温度不稳定，熟料质量低等难题，提出一种基于朴素贝叶斯分类（NBC）算法的回转窑烧结温度预测模型。采用FastlCA算法，找到回转窑热工数据的独立成分，从而满足NBC的属性之间相互独立的条件，并通过AdaBoost算法对模型进行提升。实验结果表明，这种模型具有较好的控制效果。
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