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AFS模糊分类方法在热轧层流冷却中的应用的中期报告
本中期报告探讨了在热轧层流冷却过程中使用人工神经网络框架（AFS模糊分类方法）进行温度和厚度预测的应用情况。该方法是一种新的智能化的预测方法，可以对三维实时数据进行建模和训练，以预测钢板的温度和厚度。
本研究的数据采集自一家钢铁厂的热轧线路，其中包括来自传感器和仪表的钢板温度和厚度数据。AFS模糊分类方法被用于对这些数据进行训练和预测。在研究期间，我们采用了两种类型的网络设计：AdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystems(ANFIS)和RadialBasisFunctionNetworks(RBFN)。这些网络被训练并用于预测钢板的温度和厚度。
我们的研究发现，使用AFS模糊分类方法进行预测的结果比传统方法更加准确和精确。此外，RBFN相对于ANFIS来说具有更好的预测精度。使用AFS模糊分类方法还可以显著地减少预测错误和误差。在预测结果上，研究中的方法比一些现有的方法表现更好。
总的来说，我们的研究表明，AFS模糊分类方法可以被广泛应用于钢铁生产领域，特别是在热轧层流冷却中。该方法对提高生产效率、降低生产成本和改善产品质量具有重要意义。未来研究将重点关注如何进一步完善方法以及将其应用于其他产业。