本书内容以实际工业过程为背景，研究了冶金生产过程、化工生产过程并获取了大量的实际生产数据，利用数据挖掘方法，挖掘出数据中隐含的生产规律，提出来一些改进的建模方法和优化方法，这些方法不仅适用于冶金和化工，，还可广泛用于装备制造、材料、航天航空等领域。本书作为专业学术类参考书，适合于高年级本科生、研究生、工程师、高校教师等研究人员。本书的建模方法主要以支持向量机为基础，针对数据分布不平衡和海量数据的建模问题、模型的在线学习和优化问题净心莲相关的算法研究，如粒度支持向量机、主动学习的增量支持向量机、误差校正的混合核函数在线支持向量机、粒子群智能优化方法和蚁群智能优化方法等，这些方法均配有仿真实验和实际生产数据实洋，用于验证方法的有效性。