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基于深度神经网络的钙处理过程中钙的收得率的预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的钙处理过程中钙的收得率的预测方法,涉及到钢铁冶金领域的钢液精炼钙处理过程,其包括以下步骤:预先获取每一炉次的生产及操作数据信息,构建数据集;基于构建的数据集训练并测试深度神经网络,建立预测模型;基于预测模型将实际每一炉次的生产及操作数据信息作为输入,预测计算当前钙的收得率。本发明可以对钙处理过程中钙的收得率进行预测,有利于精准控制钢中钙含量,稳定控制钙处理过程,提升钙处理效果,提高产品质量,保证生产的稳定性。

著录项

  • 公开/公告号CN113343576B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 燕山大学;北京科技大学;

    申请/专利号CN202110691320.6

  • 发明设计人 张立峰;王伟健;任强;任英;罗艳;

    申请日2021-06-22

  • 分类号G06F30/27(20200101);G16C20/10(20190101);G16C20/30(20190101);G16C20/70(20190101);G06N3/08(20060101);C21C7/00(20060101);G06F111/06(20200101);G06F113/08(20200101);

  • 代理机构11474 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人王冬杰

  • 地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号

  • 入库时间 2022-08-23 13:14:19

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    授权

    发明专利权授予

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