[发明专利]一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法在审

专利信息
申请号: 202111588992.0 申请日: 2018-02-05
公开(公告)号: CN114329940A 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 刘青;陈恒志;杨建平;管敏 申请(专利权)人: 北京科技大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06K9/62
代理公司: 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 代理人: 王月松
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,属于钢铁冶金技术领域。该方法首先采集连铸坯实际生产所涉及的数据,找到影响连铸坯质量的影响因素,然后对所选取的样本数据进行预处理并根据这些数据来确定极限学习机计输入节点个数、输出节点个数,之后,将训练数据集输入极限学习机中完成对极限学习机的训练,最后输入剩余的样本数据,完成对连铸坯质量的缺陷等级分类。该方法训练速度快、预测精度高、适应性较好,较基于统计学方法、专家系统、BP神经网络等连铸坯质量预测模型的预测精度和运算速度都有了明显的提升,进而可对连铸坯的质量进行及时和精确判定。
搜索关键词: 一种 基于 极限 学习机 连铸坯 质量 预测 方法
【主权项】:
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