关键词：质量控制;钢铁冶炼;异常诊断
摘 要：钢铁冶炼过程是工业生产中的关键环节，其质量直接影响到产品的最终性能和应用。在冶炼过程中，由于各种复杂因素的影响，可能会出现质量异常的情况。为了确保产品质量，及时发现并诊断出冶炼过程中的异常至关重要。文章旨在探讨和研究钢铁冶炼过程中的质量异常诊断方法，提出一种基于数据驱动的诊断模型，通过采集冶炼过程中的关键参数，利用机器学习算法对数据进行分析，从而实现对冶炼质量异常的早期预警和准确诊断。
内 容：原文可通过湖北省科技资源共享服务平台(https://www.hbsts.org.cn/)获取