一種基于支持向量機SVM分類的連鑄坯縱裂紋預測方法,屬于鋼鐵冶金連鑄檢測技術領域。該方法分別提取縱裂紋和正常工況下溫度的典型特征,構成溫度典型特征樣本庫;利用支持向量機算法對特征樣本庫進行多輪訓練和測試,得到最優SVM分類預測模型;利用最優SVM分類預測模型對在線實時溫度的特征樣本進行分類,以此預測連鑄坯縱裂紋。本發明分別提取對縱裂紋溫度較為敏感的第一、二排熱電偶溫度的典型變化特征,利用SVM分類方法對典型特征溫度變化特征樣本庫進行訓練和測試,最終得到最優的SVM分類預測模型,進而對在線實時溫度進行預測,具有良好的魯棒性和預測準確率,對提高鑄坯質量和得到無缺陷鑄坯具有重要意義。
聲明:
“基于支持向量機SVM分類的連鑄坯縱裂紋預測方法” 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)