过程优化可使企业在原有设备条件的基础上,提高生产效率,满足节能减排的要求,获得显著的经济效益,研究工业生产过程优化的方法既有理论意义,又有实用价值。本文提出了一种基于案例推理技术的工业生产过程优化方法。完成了对案例库的构造、扩充和推理决策准确性、快速性的改进,实现了案例推理在线解决过程优化问题的方法。论文主要工作如下：首先,分析了案例推理的原理,针对案例推理技术进行过程优化时存在的问题进行改进,运用遗传算法对案例库进行约减,同时优化设定案例特征属性的权值,提高案例推理的速度和决策精度；运用蚁群聚类算法建立案例库两级索引,减少案例检索时遍历案例的数量,提高检索速度。改进后的案例推理技术能更精确迅速地进行过程优化决策。然后,提出一种应用过程优化模型构造源案例的方法。在该方法中,采用本文提出的输入变量取值策略,对每一组输入取僮由基于分离比较策略的粒子群算法对优化模型进行求解,得到结合经验构造的过程优化源案例,进而通过案例学习策略构建案例库。以此方法构造源案例,丰富了推理决策的案例库,保证了案例推理的求解质量和决策精度。最后,提出一种基于案例推理的工业生产过程优化方法的框架,该框架包含了采用案例推理技术进行一般工业生产过程优化决策的基本流程和各个步骤。在前两步离线准备完成的基础上,设计了在线应用阶段各个环节的实现方法。将该方法应用到球团配料生产过程中,取得了良好的效果。