引言

鋁電解過(guò)程是一個(gè)非線性、多變量耦合、時(shí)變和大時(shí)滯的工業(yè)過(guò)程體系［1］，在傳統(tǒng)鋁電解槽的控制中，一直面臨著許多挑戰(zhàn)，難以實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化控制。生產(chǎn)人員在實(shí)際生產(chǎn)時(shí),工藝參數(shù)的生產(chǎn)決策方案主要采用人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)置，具有強(qiáng)烈的個(gè)人主觀性［2］，而沒(méi)有充分利用現(xiàn)有鋁電解生產(chǎn)過(guò)程中遺留的大量歷史數(shù)據(jù)，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的對(duì)企業(yè)生產(chǎn)和管理具有重要指導(dǎo)作用的規(guī)律和最佳決策方案。鋁電解生產(chǎn)與檢測(cè)裝備的自動(dòng)化與信息化水平不斷提升［3］, 為此，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘電解槽工藝參數(shù)之間的關(guān)系以及工藝參數(shù)之間隱藏的規(guī)律，智能化地指導(dǎo)決策生產(chǎn)，提高生產(chǎn)設(shè)備生產(chǎn)效率，就顯得尤為重要，高效率的決策生產(chǎn)不僅可以使企業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定地高效產(chǎn)鋁，還能夠延長(zhǎng)電解槽的使用壽命，并且對(duì)能源消耗也有著重要的影響。

與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘也面臨著很多挑戰(zhàn)，其中，數(shù)據(jù)挖掘的個(gè)人隱私與信息安全問(wèn)題尤其受到關(guān)注，大數(shù)據(jù)一定來(lái)源多樣，本身存在隱私范圍擴(kuò)大、隱私權(quán)利歸屬?gòu)?fù)雜、隱私保護(hù)難度大的問(wèn)題，高性能計(jì)算一般以云計(jì)算和分布式計(jì)算為特征，用戶數(shù)據(jù)脫離本地計(jì)算，數(shù)據(jù)的訪問(wèn)控制、隱私保護(hù)難度增大。信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。越來(lái)越多的人們對(duì)此表示擔(dān)憂，甚至拒絕提供真實(shí)的數(shù)據(jù)從而造成“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，如何在不暴露用戶隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘就非常重要。

因此，對(duì)于上述的問(wèn)題，本文根據(jù)電解鋁數(shù)據(jù)的特性對(duì)LSTM（Long Short Term Memory）模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)由于密碼學(xué)在電解鋁等工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用較少，本文便添加了優(yōu)化后的的ElGamal算法，保證了電解鋁生產(chǎn)決策過(guò)程的隱私安全，同時(shí)其性能得到提升，改變了之前傳統(tǒng)的決策方法，提高了效率，在實(shí)際生產(chǎn)中有利用價(jià)值。

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作者信息：

曾凡鋒，楊玉麗

（北方工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院，北京100144）