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基于改進神經網絡的漏鋼可視化特征預報方法

1168   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 14:50:09
本發明是一種基于改進神經網絡的漏鋼可視化特征預報方法，屬于鋼鐵冶金連鑄檢測技術領域。具體為在線檢測結晶器銅板熱電偶溫度信號，利用熱成像技術可視化呈現結晶器銅板溫度變化速率，在搜索和提取溫度異常區域的面積、溫度變化、位置、傳播速率等特征的基礎之上，建立BP神經網絡漏鋼預報模型，并借助遺傳算法的自組織、自適應性，對模型的權值和閾值進行優化，實現結晶器漏鋼可視化在線檢測和預報，該方法不僅直觀呈現結晶器溫度分布、異常變化及發展趨勢，而且可以實時、準確地預防結晶器漏鋼事故，減少誤報警次數，提高漏鋼預報系統的準確率。
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“基于改進神經網絡的漏鋼可視化特征預報方法” 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。
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