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申请/专利权人：宝钢湛江钢铁有限公司
摘要：本发明涉及铁矿烧结生产技术技术领域，且公开了一种基于改进DenseNet网络的烧结矿FeO含量预测方法及系统，包括以下步骤：S1、构建烧结料层横断面的红外图像集；S2、建立改进DenseNet网络模型；S3、采用所述料层横断面图像集训练所述改进DenseNet网络模型，获得烧结矿FeO含量预测模型；通过采用了改进DenseNet网络作为建模工具，其作为卷积神经网络以及深度学习方法的一类重要方法，可以直接以烧结料层横断面图像作为输入，通过卷积、池化等操作提取图像特征，无需经过图像二值化、图像分割、红火层特征提取等复杂步骤，避免图像信息丢失，且深度网络的拟合效果优于传统机器学习方法，预测准确率高，具有较高的参考价值。
主权项：1.一种基于改进DenseNet网络的烧结矿FeO含量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建烧结料层横断面的红外图像集；S2、建立改进DenseNet网络模型；S3、采用所述料层横断面图像集训练所述改进DenseNet网络模型，获得烧结矿FeO含量预测模型；S4、将待预测烧结料层横断面图像输入到所述烧结矿FeO含量预测模型中，得到烧结矿FeO含量预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝钢湛江钢铁有限公司 一种基于改进DenseNet网络的烧结矿FeO含量预测方法及系统
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