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申请/专利权人：河钢股份有限公司承德分公司;承德承钢工程技术有限公司
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211484A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F18/23;G06N20/00;G06F119/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，属于轧钢加热炉优化控制方法技术领域。本发明的技术方案是：将板坯加热最优目标参数和板坯加热过程历史数据组成样本，将所有的样本组成样本集，并确定确定聚类簇数；从样本集中随机选择k个样本作为初始均值向量，计算样本与各均值向量的距离，根据距离最近的均值向量确定簇标记；将样本划入相应的簇计算新均值向量，最终得到最优理想向量，此向量包含最优板坯加热过程参数。本发明的有益效果是：通过使用机器学习板坯加热生产中的历史数据，选出板坯加热最优的目标参数和过程参数，以实现对板坯加热工序参数的优化，进一步提高板坯加热质量。
主权项：1.一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法，其特征在于包含以下步骤：（1）板坯加热目标参数优化，板坯历史数据组成样本，将所有的样本组成样本集，并确定聚类簇数，从样本集中随机选择k个样本作为初始均值向量，计算样本与各均值向量的距离，根据距离最近的均值向量确定簇标记，将样本划入相应的簇计算新均值向量，最终得到最优理想向量，筛选出板坯加热最优目标参数；（2）板坯加热过程参数优化，将板坯加热最优目标参数和板坯加热过程历史数据组成样本，将所有的样本组成样本集，并确定确定聚类簇数；（3）从样本集中随机选择k个样本作为初始均值向量，计算样本与各均值向量的距离，根据距离最近的均值向量确定簇标记；（4）将样本划入相应的簇计算新均值向量，最终得到最优理想向量，此向量包含最优板坯加热过程参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河钢股份有限公司承德分公司;承德承钢工程技术有限公司 一种基于机器学习的板坯加热过程参数优化方法
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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