基于数据挖掘技术的带钢力学性能质量模型

• 作者: 李华德 李擎 王丹民
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 人工神经网络 力学性能
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 工程应用技术与实现
• 页码范围: 244-246
• 页数: 3页
• 分类号: TG335.5
• 字数: 2218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.01.085

摘要

介绍了建立热轧带钢力学性能质量模型的数据挖掘过程.用普通神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型,模型预测结果的5%命中率是0.508.提出了一种新的建模方法--逐层逼近法,并用它建立起质量模型,预测结果的5%命中率达到0.721,完全可以满足现实生产需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华德	北京科技大学信息工程学院	145	1646	23.0	36.0
2	李擎	北京科技大学信息工程学院	115	1522	21.0	36.0
3	王丹民	北京科技大学信息工程学院	5	33	2.0	5.0