本文選題：帶鋼彎曲性能 + 質(zhì)量預(yù)警�。� 參考：《中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)熱軋帶鋼彎曲性能質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警過程中因正常樣本與異常樣本的比例嚴(yán)重失衡而導(dǎo)致質(zhì)量監(jiān)控過程中預(yù)警不靈敏、異常檢出率較低的問題,從數(shù)據(jù)層面和算法層面研究不平衡樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量預(yù)警問題,提出基于Adaboost加權(quán)支持向量機(jī)的熱軋帶鋼彎曲性能質(zhì)量預(yù)警方法。研究結(jié)果表明:采用該方法所得平均異常檢出率提高至88.58%,誤判率為0.63%。該方法具有較強(qiáng)的異常檢出能力,能夠?yàn)闊彳埌鍘a(chǎn)過程的質(zhì)量預(yù)警提供保障。
[Abstract]:In the process of quality monitoring and early warning of bending performance of hot rolled strip, due to the serious imbalance between normal sample and abnormal sample, early warning is insensitive and abnormal detection rate is low.The quality early warning problem of unbalanced sample data is studied from the aspect of data and algorithm, and a quality early warning method for bending performance of hot rolled strip based on Adaboost weighted support vector machine is proposed.The results showed that the average abnormal detection rate was increased to 88.58 and the misjudgment rate was 0.63.This method has strong abnormal detection ability and can provide guarantee for early warning of hot strip production process.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)工程技術(shù)研究院;北京科技大學(xué)鋼鐵共性技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51204018) “十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAF30B01) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(TW201711,FRF-TP-16-018A1)~~
【分類號(hào)】：TG335.5;TP18

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本文編號(hào)：1760471