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机器学习在板坯质量预测领域的应用进展及前景展望
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2板坯制造流程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3板坯质量的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.4机器学习技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.5本文研究内容与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
板坯质量预测相关理论与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1板坯缺陷分类与表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2质量预测模型构建基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3常用机器学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3.3半监督与强化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.4数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
机器学习在板坯质量预测中的具体应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.1基于机器学习的板坯表面缺陷检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.1.1图像识别与缺陷分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.1.2基于特征的缺陷预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2板坯内部质量的无损检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.2.1基于传感器数据的内部缺陷预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.2.2基于声发射等技术的质量评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.3板坯尺寸与形状质量控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.3.1基于过程参数的尺寸预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.3.2基于机器学习的形状偏差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.4板坯综合质量评估体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
现有研究进展分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.1不同机器学习算法的应用效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.2数据集构建与共享现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.3模型可解释性与可靠性研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.4国内外研究热点与主要成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
机器学习在板坯质量预测中面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.1数据质量与标注问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
5.2模型的泛化能力与鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
5.3实时预测与在线优化挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.4模型集成与优化难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
机器学习在板坯质量预测领域的前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
6.1深度学习等前沿技术的融合应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
6.2基于大数据的智能质量预测系统构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
6.3人工智能驱动的板坯制造过程优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
6.4可解释性与可信赖人工智能的发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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