钟蜜
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：武汉科技大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：湖北省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 热轧工艺关键变量的提取方法
- 2011年
- 在热轧带钢生产中,终轧温度的控制精度是影响产品质量的重要指标,而影响精轧终轧温度的因素较多且复杂,从单一影响因素上分析对精轧温度的影响是不够准确和全面的。因此,提出了一种基于属性重要性的热轧关键变量提取方法。该方法是从整个决策系统的角度上分析每个可能对精轧目标温度有影响的属性,筛掉对目标温度属性没有影响的属性,确定每一个属性的属性重要性大小,再根据温度预报精度要求以及热轧工艺特点,提取影响精轧终轧温度的关键特征变量。实际应用结果表明,这种方法可以有效的提取出对热轧终轧温度有影响的关键特征变量。
- 钟蜜刘斌蒋峥
- 关键词：热轧工艺
- 基于模糊决策树的热轧工艺关键变量的分析与提取
- 随着我国经济的快速发展,各行各业对钢铁的需求量不断增大,同时对钢铁的质量也提出了更高的要求。钢铁产品中最主要的就是热轧带钢,而精轧终轧温度又是影响热轧带钢的组织和性能的重要因素。因此,我们需要建立可靠的精轧温度模型来对精...
- 钟蜜
- 关键词：模糊决策树终轧温度决策树属性约减
- 基于优化的决策树算法在热轧工艺中的应用被引量：1
- 2011年
- 决策树分类方法是一种非常有效的机器学习方法,具有分类精度高、对噪声数据有很好的健壮性以及形成树状模式等优点,对决策树算法的优化也主要是从分支属性的选择标准,对决策树的修剪,以及引入模糊理论、粗糙集理论、遗传算法和神经网络算法等几个方面进行优化。引入粗糙集理论中的属性重要性原理来对决策树进行优化,首先计算出每个条件属性对分类的重要度,然后根据重要度大小来对样本集进行一个筛选,在不损害分类准确率的同时减小决策树的规模。整个算法在Visual C++6.0环境下编程实现,并应用于热轧工艺模型中,通过对热轧数据的处理,验证了算法的有效性。
- 钟蜜刘斌
- 关键词：决策树分类粗糙集
