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本发明公开一种基于监督神经网络的连铸坯皮下夹渣缺陷实时预报方法，该方法首先使用T阈值下的K均值算法对样本进行预处理，随后使用堆叠缺陷相关的自编码器提取有效特征，作为分类模型的输入，对钢铁连铸过程中的夹渣情况进行预测估计。针对夹渣故障分类中的...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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