本发明提出一种C?Mn钢工业大数据的挖掘方法，属于钢铁工业生产和数据统计建模的交叉技术领域，该方法包括数据样本选取、钢卷归并、相似工艺聚类和训练数据均匀化；本发明通过选择多个钢牌号的数据，使数据样本中包含了较为全面的参数信息，反映出更客观的物理冶金规律，使模型具有更广泛的适用性；通过对检测钢坯成分的判断和采用聚类的方法，将相似工艺的多组数据校正为一组数据，精简数据量，删除冗余数据；在此过程中剔除了异常数据，减小了误差，使数据的规律性更为显著；通过统计训练数据三种力学性能的分布，调整了训练数据的分布均衡性；采用均衡的数据训练神经网络，可以使网络模型学习到均衡的信息，提高了模型的规律性和准确性。
声明：
“C-Mn钢工业大数据的挖掘方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
871
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
