一种基于大数据对轧制力进行优化的方法及系统.pdf
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一种基于大数据对轧制力进行优化的方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于大数据对轧制力进行优化的方法,其包括:(1)获取已经轧制钢板的化学成分、与各轧制温度区段对应的历史设定轧制力和历史实际轧制力的历史轧制数据;(2)预处理历史轧制数据并剔除异常数据;(3)由历史设定轧制力和历史实际轧制力获得轧制力偏差;(4)当待轧制钢板与历史轧制数据中已轧制钢板的化学成分相同时,执行步骤(4a);当成分不同时,执行步骤(4b);(4a)将第一调整系数与与其对应的历史设定轧制力相乘,以获得新的设定轧制力,并将该新的设定轧制力下发给待轧制钢板(4b)将第二调整系数与对应的给
一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法及系统.pdf
本发明提供一种基于XGBoost算法计算轧制力的方法及系统,该方法使用大量历史数据,运用XGBoost算法对轧制力进行分析和预测,XGBoost采用了集成学习(Boosting)的思想,将弱分类器转化为强分类器,进而达到有效分类的目的,与GBDT算法相比,为了能够自定义loss函数,XGBoost将loss函数进行了2阶的泰勒展开,并同时加入正则项来权衡模型复杂度与避免过拟合,本发明使用了基于树模型的XGBoost,通过传统机理模型的参考和各个特征在节点分裂处出现的次数来确定模型的输入特征,再根据模型中各
一种基于大数据分析的轧制力自动判定方法.pdf
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一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法.pdf
本发明公开了一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法,包括:获取带钢冷轧轧制过程中的生产数据和热轧历史生产质量数据;计算出轧制力的实测值与机理模型计算值之间的偏差;基于上述数据,采用预设的神经网络模型构建数据驱动的冷轧轧制力偏差预报模型;结合冷轧轧制力机理模型与冷轧轧制力偏差预报模型,对冷轧轧制力进行实时计算。与轧制力机理模型相比,本方法兼备机理模型具有严格物理意义的特点以及数据驱动算法自适应能力强、可忽略机理问题复杂性的优势,可解决传统依托冷轧单工序建立的轧制力机理模型设定精度低的问题,具备更强的
一种基于数据匹配进行图像标注的方法和系统.pdf
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