[发明专利]一种基于PCA-Kmeans算法的冷轧带钢故障诊断优化方法在审
| 申请号： | 201911248188.0 | 申请日： | 2019-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN110927243A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 王庆燕;周志云;王昊宇 | 申请（专利权）人： | 金陵科技学院 |
| 主分类号： | G01N27/82 | 分类号： | G01N27/82;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 刘趁新 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于PCA‑Kmeans算法的冷轧带钢故障诊断优化方法，提出一种PCA降维算法结合K‑means聚类算法来优化数学模型，利用PCA算法优化巴克豪森信号特征数据，然后结合K‑means无监督学习算法处理优化后的低维数据，完成对冷轧带钢故障的预测诊断。其数学模型通过PCA得到优化，预测精度能够达到95％以上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pca kmeans 算法 冷轧 带钢 故障诊断 优化 方法 | ||
【主权项】：
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