针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

1.1 网络的图 树 1.1.1 网络的图 1.1.2 树 1.2 基本回路和基本割集 1.2.1 基本回路 1.2.2 基本割集 1.3 关联矩阵及基尔霍夫定律方程的关联矩阵形式 1.4 基本回路矩阵及基尔霍夫定律方程的基本回路矩阵形式 1.5 基本割集矩阵及基尔霍夫定律方程的基本割集矩阵形式 1.6 广义支路及其方程的矩阵形式 1.7 用矩阵运算建立节点电压方程

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