【摘 要】
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本研究在广义可加模型的框架下,将工业大数据和过程机理分析相融合,提出了一种新的建模方法,从而建立兼顾泛化能力和预测精度的实用模型。新的建模方法主要包括四个方面。首
【机 构】
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EngineeringResearchCenterforMetallurgicalAutomationandMeasurementTechnologyofMinistryofEducation,Nat
【基金项目】
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Project(51774219)supported by the National Natural Science Foundation of China
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本研究在广义可加模型的框架下,将工业大数据和过程机理分析相融合,提出了一种新的建模方法,从而建立兼顾泛化能力和预测精度的实用模型。新的建模方法主要包括四个方面。首先,利用机理知识和数据挖掘方法对影响因素进行筛选。其次,提出了一元无交互作用的广义可加模型的建模步骤,包括清理数据、建立子模型和验证子模型。随后,研究了各影响因素间的交互作用,构建了二元有交互作用的广义可加模型。最后,分析各子模型之间的关系,并建立整体模型。基于本文提出的建模方法,建立了热轧带钢力学性能预测模型和变形抗力模型。实际工业数据验证表明
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