本發明公開了一種冶金燒結過程的有監督預測方法,按照時間序列采集燒結過程中的相關過程變量,將過程變量與對應時刻的質量變量組合,構造訓練樣本;繼續采樣過程變量,將過程變量與對應前一采樣時刻的質量變量組合,構造測試樣本輸入,并對訓練樣本以及測試樣本進行數據預處理;構建有監督受限玻爾茲曼機,利用L個有監督受限玻爾茲曼機及一個全連接層共同組成有監督深度置信網絡模型,利用極大化似然原理,通過CD?K采樣方法,預訓練所提出的有監督受限玻爾茲曼機,利用反向傳播微調多個有監督受限玻爾茲曼機堆疊組成的深度置信網絡模型,獲得模型參數;將測試樣本輸入到已經訓練好的有監督深度置信網絡模型中,獲得對應的產品質量預測值。
聲明:
“冶金燒結過程的有監督預測方法、裝置及存儲介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)