【摘 要】
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在神经网络建模时,如果原始数据不加处理或经过简单剔除异常值后用于建模,则可能建立出错误的模型,即其规律并不符合物理冶金原理.因此建模前需要对原始数据进行处理,使其呈
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
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在神经网络建模时,如果原始数据不加处理或经过简单剔除异常值后用于建模,则可能建立出错误的模型,即其规律并不符合物理冶金原理.因此建模前需要对原始数据进行处理,使其呈现出显著的规律性.针对钢铁生产采集的大量C-Mn钢数据进行了钢种归并,提出了数据预处理的一套方法,并采用LMBP神经网络建立了满足一定精度（94.21%）的多牌号C-Mn钢屈服强度预测模型.通过平均影响值（mean impact value,MIV）分析了成分及工艺参数对屈服强度的影响规律.结果表明,随着碳含量的增加,屈服强度增大;随着终轧厚度
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