公开(公告)号：CN113392594B

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202110927893.4

申请日：2021-08-13

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 彭功状 ,  程银亮 ,  徐冬 ,  何海楠 ,  邵健

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G16C60/00 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及热轧带钢性能预测技术领域，特别是指一种基于ABC极限学习机的力学性能区间预测方法及装置，方法包括：获取热轧带钢生产时的输入数据，所述输入数据包括工艺过程数据以及化学成分数据；将所述输入数据输入到构建好的正则化极限学习机区间预测模型；基于所述输入数据以及所述正则化极限学习机区间预测模型，得到带钢力学性能预测区间。本发明可快速对带钢实现力学性能的区间预测，帮助企业提高热轧带钢的质量的稳定性及一致性。

公开(公告)号：CN113392594A

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202110927893.4

申请日：2021-08-13

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 彭功状 ,  程银亮 ,  徐冬 ,  何海楠 ,  邵健

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G16C60/00 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及热轧带钢性能预测技术领域，特别是指一种基于ABC极限学习机的力学性能区间预测方法及装置，方法包括：获取热轧带钢生产时的输入数据，所述输入数据包括工艺过程数据以及化学成分数据；将所述输入数据输入到构建好的正则化极限学习机区间预测模型；基于所述输入数据以及所述正则化极限学习机区间预测模型，得到带钢力学性能预测区间。本发明可快速对带钢实现力学性能的区间预测，帮助企业提高热轧带钢的质量的稳定性及一致性。

公开(公告)号：CN113627469A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110746849.3

申请日：2021-07-01

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 彭功状 ,  程银亮 ,  徐冬 ,  邵健

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊推理算法的热轧带钢板形凸度预测的方法，包括以下步骤：S1、收集热轧带钢生产过程中记录的数据，确定数据中影响热轧带钢板形凸度的参数，构建原始数据集；S2、利用随机森林算法，筛选原始数据集中影响热轧带钢板形凸度的关键数据特征，构建基于关键数据特征的特征数据集；S3、利用FCM算法对特征数据集进行聚类分析，构建初始的模糊规则；S4、使用Mamdani模糊推理法获得热轧带钢板形凸度预测结果。本发明便于实际应用到工业现场指导现场生产，提升钢铁产品质量的稳定性及一致性。

公开(公告)号：CN113627469B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202110746849.3

申请日：2021-07-01

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 彭功状 ,  程银亮 ,  徐冬 ,  邵健

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2321

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊推理算法的热轧带钢板形凸度预测的方法，包括以下步骤：S1、收集热轧带钢生产过程中记录的数据，确定数据中影响热轧带钢板形凸度的参数，构建原始数据集；S2、利用随机森林算法，筛选原始数据集中影响热轧带钢板形凸度的关键数据特征，构建基于关键数据特征的特征数据集；S3、利用FCM算法对特征数据集进行聚类分析，构建初始的模糊规则；S4、使用Mamdani模糊推理法获得热轧带钢板形凸度预测结果。本发明便于实际应用到工业现场指导现场生产，提升钢铁产品质量的稳定性及一致性。