审稿意见

一、论文总体评价

本文题为《基于IGWO-DBN的工业生产过程软测量模型设计——以氧化铝浓度预测为例》，聚焦于铝电解生产过程中氧化铝浓度的精确预测问题，提出了一种结合改进灰狼优化算法（IGWO）和深度置信网络（DBN）的预测模型。该选题紧密贴合铝电解工业的实际需求，具有较高的应用价值和创新性。整体而言，文章逻辑清晰，方法科学，实验结果有说服力，但在某些方面仍有改进空间。

二、内容分析

引言
引言部分对铝电解过程中氧化铝浓度控制的重要性进行了详细阐述，并明确了研究背景和意义，为后续研究奠定了良好的基础。
文献综述
文献综述部分对氧化铝浓度预测的相关研究进行了系统梳理，展示了本文研究在已有研究基础上的创新和突破。
优化算法及预测模型
对IGWO算法和DBN模型的介绍详细且准确，能够清晰反映两种方法的结合点和优势。
提出了IGWO-DBN组合模型的设计思路，并对模型参数的选择和优化过程进行了详细阐述，具有较高的科学性和可操作性。
实验仿真
实验数据来源于实际工业生产过程，具有较高的真实性和可靠性。
通过与传统DBN模型及其他优化算法（如PSO、SSA）的比较，验证了IGWO-DBN模型在氧化铝浓度预测中的优越性。
实验结果图表清晰，数据对比明显，结论可信。
结论
结论部分对全文进行了有效总结，指出了IGWO-DBN模型的优势和潜在应用前景。
三、审稿建议

增加算法细节
尽管文章对IGWO算法进行了介绍，但部分实现细节（如具体公式、参数设置等）可进一步补充，以便读者更好地理解和复现实验。
丰富实验验证
目前的实验验证主要基于遵义铝厂的数据，建议增加其他铝厂的数据进行验证，以提高模型的普适性和可靠性。
可以考虑在不同工况（如温度、压力变化）下的模型表现，以全面评估模型的鲁棒性。
优化写作表达
部分段落存在重复表述或冗余信息，建议进行精简和优化，提高文章的可读性。
对于专业术语和缩写，建议首次出现时给出完整解释，便于非专业读者理解。
补充未来研究方向
在结论部分，除了总结现有研究成果外，还可以补充对未来研究方向的展望，如将IGWO-DBN模型应用于其他工业过程的软测量、进一步优化算法参数等。
四、审稿结论

综上所述，本文提出了一种创新的氧化铝浓度预测模型——IGWO-DBN模型，并通过实验验证了其优越性。文章在选题、方法、实验等方面均表现出较高的水平，但在算法细节、实验验证和写作表达等方面仍有提升空间。建议作者在修改时充分考虑审稿意见，进一步完善文章内容，以提高其学术水平和应用价值。在修改完善后，本文有望在《轻金属》杂志上发表。