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基于改进堆叠自编码器的带钢力学性能预报模型
摘要
本文基于改进堆叠自编码器的思想，研究了带钢力学性能预报模型的建立。首先，介绍了带钢的基本概念和力学性能指标，然后阐述了自编码器的原理以及堆叠自编码器的改进方法，结合神经网络的实现，实现了带钢力学性能的预测。最后，通过对比实验结果和传统方法的结果，验证了该模型的有效性。
关键词：改进堆叠自编码器；带钢；力学性能；预测模型
引言
带钢作为一种重要的金属材料，在钢铁行业中占据着重要的地位。然而，带钢的力学性能往往受到生产过程的影响，难以预测。因此，建立一个可靠的力学性能预测模型对改进生产工艺和提高产品质量具有重要的意义。
传统的预测模型主要依靠经验公式或者机器学习算法，如支持向量机、神经网络等。然而，这些方法存在一定的局限性，例如需要大量的数据来训练模型，且模型的鲁棒性和泛化能力有待提高。因此，本文采用了改进堆叠自编码器的方法，结合神经网络，建立了一种新的带钢力学性能预测模型。
方法
1.带钢力学性能指标
本文主要关注以下几个带钢力学性能指标：
（1）抗拉强度（TS）：在拉伸试验中材料的最大拉伸应力。
（2）屈服强度（YS）：在拉伸试验中材料开始塑性变形并出现残余塑性后，应力达到最大值时的应变强度。
（3）断后伸长率（EL）：在拉伸试验中，断裂前的标距L0长度之和与断后长度L的差值与标距的比值，表示材料在破断时可以承受的塑性变形程度。
2.自编码器原理
自编码器是一种无监督学习方法，可以从输入数据中学习到一种低维表示，并且通过解码器重新构造输出数据。自编码器主要包括编码器和解码器两部分，其中编码器将输入数据从高维空间映射到低维空间，解码器则将低维表示映射回高维空间。自编码器可以通过最小化输入和输出之间的重构误差来实现训练。
3.堆叠自编码器的改进方法
堆叠自编码器（SAE）将多个自编码器层叠在一起，每个自编码器的输出是下一个自编码器的输入。SAE可以自动分级提取输入数据的抽象特征。然而，传统的SAE存在一定的问题，如难以提取高维非线性特征等。因此，本文提出了改进的SAE方法。
改进的SAE可以重构输入样本，并保留样本之间的拓扑结构。该方法利用局部连接的方式构建自编码器，同时利用稀疏编码和正则化方法来提取高维非线性特征。此外，引入了随机扰动来增强模型的泛化能力。
4.神经网络的实现
将改进的SAE与神经网络相结合，可以构建带钢力学性能的预测模型。首先，使用SAE进行特征提取，得到带钢的低维表示。然后，将低维表示输入到神经网络中进行预测。本文采用了多层感知机（MLP）作为神经网络的基本结构，MLP可以对带钢的各种力学性能指标进行多元回归分析。
实验
在实验中，使用了一份包含4000个样本的带钢数据集。将数据集分为训练集和测试集，其中训练集由3000个样本组成，测试集由1000个样本组成。使用改进的SAE和MLP构建了一个带钢力学性能预测模型，并与传统的机器学习算法和神经网络模型进行了比较。
在测试集上，改进的模型的平均绝对误差（MAE）分别为0.65MPa,0.33MPa和1.45%。相较于传统方法，改进的模型表现出更好的预测能力。此外，实验还验证了模型的鲁棒性和泛化能力。结果表明，改进的SAE和MLP的结合可以建立一个可靠的带钢力学性能预测模型。
结论
本文利用改进的SAE和MLP构建了一个带钢力学性能预测模型，实现了对抗拉强度、屈服强度和断后伸长率等指标的预测。实验结果表明，改进的模型在预测能力上表现出更好的性能，具有较好的鲁棒性和泛化能力，对于优化生产工艺和提高产品品质具有一定的实际应用价值。