1、依據(jù)某鋼鐵企業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)，本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)技術(shù)對(duì)GCr15軸承鋼中B細(xì)夾雜物的級(jí)別進(jìn)行了分類研究，分析了B類央雜物形成的原因，并以B細(xì)央雜物的級(jí)別為輸出變量，建立了分類模型。具體的研究結(jié)果體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)： 1、研究了GCr15軸承鋼中非金屬夾雜物形成的機(jī)理原因，闡述了B細(xì)央雜物的處理方法，分析了GCr15軸承鋼中部分化學(xué)成分、氧氮的作用。 2、對(duì)某鋼鐵企業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)(化學(xué)成分、氧氮、B細(xì)

2、、B粗)進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，使其成為完整的、一致的、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)； 3、對(duì)化學(xué)成分、氧氮進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，為后來的概率密度函數(shù)估計(jì)打下基礎(chǔ)；增加了變量Ca/Al、Ca/Alsol、Alsol/Al、Al*0，其中部分變量是貝葉斯分類模型(模型7)的重要輸入變量。 4、建立了關(guān)于B細(xì)夾雜物的分類模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)0類樣本的正確分類。其中，支持向量機(jī)分類模型(模型12)對(duì)0類樣本的分類正確率已經(jīng)達(dá)到97％。貝葉斯分類模型(模型7)對(duì)1