【摘 要】
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通过对含有８种微量元素和５种热轧工艺条件的ＣｕＰＣｒＮｉ钢的数据，应用化学计量学方法（包括变量筛选及ＰＬＳ回归等方法）进行处理，选出对钢性能影响较为显著的几种变量，从而建立起预报ＣｕＰＣｒＮｉ钢性能的准确的预
【机 构】
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厦门大学化学系教育部材料和生命过程分析科学开放研究实验室
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通过对含有８种微量元素和５种热轧工艺条件的ＣｕＰＣｒＮｉ钢的数据，应用化学计量学方法（包括变量筛选及ＰＬＳ回归等方法）进行处理，选出对钢性能影响较为显著的几种变量，从而建立起预报ＣｕＰＣｒＮｉ钢性能的准确的预报模型
The data of CuPCrNi steel containing 8 kinds of trace elements and 5 kinds of hot-rolling conditions were processed by using chemometric methods (including variable screening and PLS regression) to select several variables that have a significant impact on the properties of the steel , So as to establish an accurate prediction model for predicting the properties of CuPCrNi steel
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