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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明涉及钢铁产品夹杂因果效应优化方法、系统、电子设备及介质，包括步骤：建立钢铁产品夹杂缺陷因果相关的工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集，并合并工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集；对合并后得到的钢铁产品夹杂缺陷数据集进行数据融合和样本筛选，得到新的数据集；对新的数据集的实际数据信息和先验信息进行属性选择和异常值处理，得到待处理的数据集；对所述待处理的数据集中的每个工艺参数构造干预变量，并计算其对夹杂缺陷的因果效应；基于因果效应估计值的属性，制定工艺参数优化策略。本发明度量制造过程工艺参数与缺陷指标之间真实的因果效应，设计工艺参数优化策略，最终验证因果效应估计和优化策略的准确性。

主权项：1.一种钢铁产品夹杂因果效应优化方法，其特征在于，所述方法包括步骤：1）建立钢铁产品夹杂缺陷因果相关的工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集，并合并工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集，具体包括：11）建立钢铁产品夹杂缺陷因果相关的工艺参数数据集;12）对所述工艺参数数据集建立对应的夹杂缺陷数据集;13）合并所述工艺参数数据集和夹杂缺陷数据集；2）对合并后得到的钢铁产品夹杂缺陷数据集进行数据融合和样本筛选，得到新的数据集；3）对所述新的数据集的实际数据信息和先验信息进行属性选择和异常值处理，得到待处理的数据集；4）对所述待处理的数据集中的每个工艺参数构造干预变量，并计算其对夹杂缺陷的因果效应，所述每个工艺参数的数据类型包括离散型和连续型，所述步骤4）具体包括：41）对于离散型数据类型，根据各离散取值使用独热编码，确定干预变量，根据离散型的取值数来构造相应数量的干预变量；42）对于连续型数据类型，采取中位数为分割点，大于中位数的数值为1，小于等于中位数的为0，每一个连续型工艺参数生成一个干预变量；对于工艺参数对应的一个干预变量，将该工艺参数后剩余的变量看作该干预变量的协变量，结果变量为夹杂缺陷标签，所述步骤4）还包括：43）使用逻辑回归预测倾向性得分；44）对比该干预变量实验组和对照组样本数量，设定样本数量多的组为数量少的组进行匹配，得到匹配后的样本；45）确定匹配后的所述样本的因果效应值；46）对所述因果效应值进行检验；5）基于因果效应估计值的属性，制定工艺参数优化策略。

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百度查询： 北京科技大学 钢铁产品夹杂因果效应优化方法、系统、电子设备及介质