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胡春洋

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：冶金工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇冶金工程

主题

  • 1篇漏钢预报
  • 1篇分类器
  • 1篇A-SVM

机构

  • 1篇燕山大学
  • 1篇清华大学天津...

作者

  • 1篇方一鸣
  • 1篇刘乐
  • 1篇张兴明
  • 1篇胡春洋

传媒

  • 1篇中国机械工程

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于主动学习GA-SVM分类器的连铸漏钢预报被引量：7
2016年
针对在小样本数据情况下训练的连铸漏钢预报模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于主动学习遗传算法支持向量机(GA-SVM)分类器的漏钢预报算法。该算法首先将采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行预处理,并将有效数据进行标注;然后利用标注后的小样本数据和遗传算法来优化SVM的经验参数,训练并得到支持向量机模型;最后利用某钢厂采集到的连铸结晶器坯壳温度数据进行测试。测试结果表明,在利用小样本数据进行训练的情况下,所提出的基于主动学习GASVM分类器的连铸漏钢预报算法具有较高的漏钢预报率(预报精度)和100%的漏钢报出率,验证了所提漏钢预报算法的有效性。
方一鸣胡春洋刘乐张兴明
关键词：漏钢预报
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