【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，属于冶金行业连铸方法。
技术介绍
1、二十世纪九十年代以来，人工神经元网络模型由于其具有优异的拟合能力和鲁棒性得到了越来越多连铸技术研究者的关注，基于大数据的人工神经元网络的连铸结晶器漏钢预报系统在面对不同的生产环境和不同的生产工艺都具有比较稳定且比较高的预报准确率。日本八幡制铁所和富士通把单偶时序温度模式识别和黏结点空间传播相结合开发出了基于神经元网络的漏钢预报模型系统，该模型系统应用于实际生产中不但提高了铸坯粘结的预报准确度，而且缩短了响应时间。1992年，日本新日铁公司开发出基于bp神经元网络的漏钢预报系统，此系统由单偶时序网络模型和空间传播网络模型构成，由时序网络模型和空间网络模型共同组成，此两种模型都基于两层神经元网络。漏钢预报系统报出率达到100%，准确率比之前有所提高并且进一步缩短响应时间。随着高拉速、高效连铸机生产技术的发展及应用，连铸机发生铸坯粘结以及粘结漏钢事故不可避免的呈增加趋势。为了避免粘结漏钢事故的发生，使用结晶器漏钢预报专家系统是最直接有效的手段，对可能发生的铸...
【技术保护点】
1.一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于：所述步骤（1）中，特征向量X的格式为[[T1_1、T1_2、……T1_60]、[T2_1、T2_2、……T2_60]、[T3_1、T3_2、……T3_60]]，将所有温度数据X的数据集合记为Q。
3.根据权利要求1所述的一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于：所述步骤（2）中，缩放操作的方法为，对特征向量X的三行热电偶数据的温度数值分别进行缩放至原数据的90%和95%。
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于：所述步骤（1）中，特征向量x的格式为[[t1_1、t1_2、……t1_60]、[t2_1、t2_2、……t2_60]、[t3_1、t3_2、……t3_60]]，将所有温度数据x的数据集合记为q。
3.根据权利要求1所述的一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于：所述步骤（2）中，缩放操作的方法为，对特征向量x的三行热电偶数据的温度数值分别进行缩放至原数据的90%和95%。
4.根据权利要求1所述的一种铸坯粘结热电偶数据的扩充方法，其特征在于：所述步骤（3）中，限值操作的方法为，对特征向量x的三行热电偶数据的温度数值分别进行超过100的数值限定为100的操作。
...【专利技术属性】
技术研发人员：高宇，曹金帅，张彩东，李杰，李阳，吴艳青，田阔，邢磊，王东，赵晓虎，信敬亮，宋鸿斌，刘震，
申请(专利权)人：河北河钢材料技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。