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本发明提供一种基于改进神经网络的多牌号C‑Mn钢力学性能预测方法,首先采集多牌号C‑Mn钢在热连轧生产过程中的生产数据并进行数据处理,然后采用前向选择的相关性分析方法生成各力学性能的样本集,采用PSO算法对BRNN网络模型训练过程中的参数进行优化,通过选取多个牌号的C‑Mn钢生产数据,使数据样本中包含了更加全面的生产工艺信息,解决了单钢种生产工艺的数据无法包括全面的工艺信息的问题;通过采用数据处理和相关性分析方法,使数据更加稳定且更具规律性,并可以有效简化预测模型的结构;通过引入PSO算法对BR
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113128124 A
(43)申请公布日 2021.07.16
(21)申请号 202110442000.7 G06K 9/62 (2006.01)
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