专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于梯度提升树模型的热连轧带钢凸度预测方法-CN201911020797.0在审
  • 李广焘;龚殿尧;鲁兴;王振华;张殿华;徐建忠;邸洪双 - 东北大学
  • 2019-10-25 - 2020-03-27 - G06F30/17
  • 本发明的一种基于梯度提升树模型的热连轧带钢凸度预测方法,包括:选择相关热轧带钢的工艺参数、设备参数和带钢参数与实际带钢凸度作为热连轧带钢凸度预测模型的输入与输出;在热轧带钢生产现场收集相关原始建模数据并进行预处理,通过去除缺失值、异常值和数据均衡获得最终建模数据;按照一定比例将通过预处理获得的最终建模数据划分为训练数据集和测试数据集;基于训练数据集,用交叉验证建立基于梯度提升树算法的热连轧带钢凸度预测模型;采用坐标下降法确定热连轧带钢凸度预测模型的最优参数;基于测试数据集评价所建立的热连轧带钢凸度预测模型的性能。本发明可以精确的预测热连轧带钢的凸度,有助于改善热连轧带钢的大凸度偏差问题。
  • 一种基于梯度提升模型热连轧带钢预测方法
  • [发明专利]一种热轧带钢出口凸度预报方法-CN201710588439.4有效
  • 王振华;李旭;龚殿尧;李广焘;张殿华 - 东北大学
  • 2017-07-19 - 2018-10-16 - B21B37/28
  • 本发明的热轧带钢出口凸度预报方法包括:分层别采集热轧带钢生产过程中的带钢的生产数据;对生产数据进行降噪处理;将降噪后的生产数据分为训练集和测试集;将降噪后的生产数据进行降维处理;将降维后的标准化矩阵作为支持向量机模型的输入,采用基于杂交的粒子群优化算法对支持向量机模型的参数进行优化;采用最优参数组合构造支持向量机带钢出口凸度预报模型;用训练集训练预报模型,用测试集测试预报模型的泛化性能。本发明的预报方法通过杂交粒子群算法寻优确定支持向量机的最佳参数,使基于支持向量机建立的支持向量机带钢出口凸度预报模型的精度得到提高。预报模型基于大量生产数据,而生产数据的采集易于操作,模型的推广能力较强。
  • 一种热轧带钢出口预报方法

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