Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Multi-Objective Bayesian Optimization using Deep Gaussian Processes with Applications to Copper Smelting Optimization | |
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2022-12 | |
会议名称 | IEEE Symposium Series on Computational Intelligence(SSCI) |
会议日期 | 2022-12 |
会议地点 | 新加坡 |
摘要 | Copper smelting is a complex industrial process that involves a lot of long procedures and inter-process connections. Moreover, there are non-stationary, noisy, and multi-objective challenges in copper smelting optimization. The traditional methods of process optimization rely on experience to adjust repeatedly, which is time-consuming and laborious, as well as difficult to find the optimal point. Bayesian optimization is an |
收录类别 | EI |
七大方向——子方向分类 | 计算智能 |
国重实验室规划方向分类 | 其他 |
是否有论文关联数据集需要存交 | 否 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/52264 |
专题 | 中科院工业视觉智能装备工程实验室_工业智能技术与系统 |
通讯作者 | Wang, Xuelei |
作者单位 | 1.Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 2.School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Kang, Liwen,Wang, Xuelei,Wu, Zhiheng,et al. Multi-Objective Bayesian Optimization using Deep Gaussian Processes with Applications to Copper Smelting Optimization[C],2022. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
CR-Kang-76.pdf(607KB) | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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