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申请/专利权人：华东理工大学
摘要：本发明涉及一种基于SMOTE算法和深度神经网络实现冷轧连续退火炉带钢跑偏预测处理的方法，包括以下步骤：对数据进行初步处理以及标签标注；进行组合进行特征选择；通过深度学生框架构建深度神经网络，使用优化器优化损失函数；评估分类模型性能并对模型进行超参数调优。本发明还涉及一种用于实现基于SMOTE算法和深度神经网络进行冷轧连续退火炉带钢跑偏预测处理的装置、处理器及介质。采用了本发明的基于SMOTE算法和深度神经网络实现冷轧连续退火炉带钢跑偏预测处理的方法、装置、处理器及介质，不浪费生产过程产生的历史数据，充分利用数据进行分析，防止带钢跑偏；实现成本的降低，资源的优化，使带钢生产质量提升，生产效率提升。
主权项：1.一种基于SMOTE算法和深度神经网络实现冷轧连续退火炉带钢跑偏预测处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：1通过众数替换法对数据进行初步处理以及标签标注，对数据进行分析后使用SMOTE方法对小样本数据进行过采样，并对大样本数据进行欠采样，对数据进行归一化；2通过专家经验法和XGBOOST算法进行组合进行特征选择；3通过1和2的数据作为输入，通过深度学生框架构建深度神经网络，使用BN层和正则化防止过拟合，并使用优化器优化损失函数；4通过T-SNE降维可视化与十折交叉验证组评估分类模型性能，并通过观察模型结果对模型进行超参数调优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 基于SMOTE算法和深度神经网络实现冷轧连续退火炉带钢跑偏预测的方法
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