本發明提出一種C?Mn鋼工業大數據的挖掘方法,屬于鋼鐵工業生產和數據統計建模的交叉技術領域,該方法包括數據樣本選取、鋼卷歸并、相似工藝聚類和訓練數據均勻化;本發明通過選擇多個鋼牌號的數據,使數據樣本中包含了較為全面的參數信息,反映出更客觀的物理冶金規律,使模型具有更廣泛的適用性;通過對檢測鋼坯成分的判斷和采用聚類的方法,將相似工藝的多組數據校正為一組數據,精簡數據量,刪除冗余數據;在此過程中剔除了異常數據,減小了誤差,使數據的規律性更為顯著;通過統計訓練數據三種力學性能的分布,調整了訓練數據的分布均衡性;采用均衡的數據訓練神經網絡,可以使網絡模型學習到均衡的信息,提高了模型的規律性和準確性。
聲明:
“C-Mn鋼工業大數據的挖掘方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)