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数据发掘在热轧板带品质猜测中的利用

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毕业论文范文题目:数据发掘在热轧板带品质猜测中的利用,论文范文关键词:数据发掘在热轧板带品质猜测中的利用
数据发掘在热轧板带品质猜测中的利用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:钢铁企业在长期的出产过程中积聚了大量的热轧产品德量数据,这些品质数据蕴涵了丰富的常识。利用这些数据来树破热轧产品的力学机能跟化学成分以及轧制工艺参数间的彼此关联,树破力学机能的猜测模型,从而达到离线猜测跟在线把持的目标,对(本文此处忽略..)领导热轧产品的出产,进步产品德量跟出产效力有着踊跃的作用。本文结合钢铁企业的背景,以昆钢为例,对热轧板带的品质猜测进行研究。因为热轧产品德量数据来源分散、复杂,本文首进步行数据的抽取、转换等过程,将化学数据、轧制数据、力学(此处忽略..)机能数据整合到一起。并应用数据仓库跟数据集市实际,树破起热轧产品数据集市。在热轧产品数据集市的基本上,本文利用多元线性回归算法跟神经网络实际分辨树破以化学成分、轧制参数为输入,以力学机能为输出的三种品质猜测模型:多元线性回(本文此处忽略..)归热轧板带品质模型、BP热轧板带品质模型跟RBF热轧板带品质模型。经分析得出,BP模型90%的猜测误差把持在5%以内,100%的猜测误差把持在10%以内。BP模型的猜测误差要比另外两种模型的猜测误差小,其猜测后果要比另外两种模型的猜测后果好,达到(文章此处忽略..)了猜测目标,存在必定的推广价值。最后,本文利用练习好的BP神经网络品质模型,研究化学成分跟轧制工艺参数对产品力学机能的影响,对产品力学机能的在线猜测跟产品的轧制工艺优化与调剂等有必定的参考价值。


以上为本篇毕业论文范文数据发掘在热轧板带品质猜测中的利用的介绍部分。
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