基于集合的多类和多标签文本分类方法，用于处理噪声干扰的临床对话数据 作者：Ma?gorzata Lucińska, Ma?gorzata P?aza, Justyna K?czkowska, Kacper Kurek, Karol Wykrota, Stanis?aw Deniziak, Karol Twardowski, Zbigniew Koruba, Miros?aw P?aza

《Applied Sciences》：Ensemble-Based Multi-Class and Multi-Label Text Classification for Noisy Clinical Dialogues Ma?gorzata Lucińska, Ma?gorzata P?aza, Justyna K?czkowska, Kacper Kurek, Karol Wykrota, Stanis?aw Deniziak, Karol Twardowski, Zbigniew Koruba and Miros?aw P?aza

　　

摘要

在露天采矿中，运营（短期）规划是确保品位控制和生产稳定性的关键阶段，尤其是在复杂的地质环境中。虽然长期计划定义了战略目标，但它们往往忽略了班次间的变化以及铲车-卡车系统的运营限制。本文提出了一种基于遗传算法（GA）的班次级运营规划优化模型。该模型整合了所使用设备的实际技术限制，包括固定的班次产能（2000吨）以及活跃采矿区域特有的各种约束条件。适应度函数旨在最小化铁（Fe：47–50%）和二氧化硅（SiO₂：≤11%）的质量偏差，同时确保矿物储备的合理利用。该模型在一个涉及八个褐铁矿露天矿的案例研究中进行了测试，测试时间跨度为一个生产年度（1000个班次）。结果显示，遗传算法生成的计划在98.1%的班次中达到了质量要求。这种遗传算法方法使采矿作业更加均衡，并确认和确保了长期计划目标的实现，减少了对于大规模均质化堆场的依赖。所开发的工具已在Excel/VBA中实现，为采矿工程师提供了一个实用的框架。