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外文翻译--热轧钢数据挖掘方法的缺陷尺度的预测 中文版.doc

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外文翻译--热轧钢数据挖掘方法的缺陷尺度的预测 中文版.doc

译文1热轧钢数据挖掘方法的缺陷尺度的预测JarnoJ.HaapamC的在热轧过程它构成条件缺陷[1.2.3]的规模大约95%。拥有几个规模不同类型的机制形成。轧在规模开发时或黑色更难氧化物滚到[1]在表面整理过程。红色规模主要与一高硅含量,虽然这不是一个必要条件[2]。在红色规模的检测,只有一个小的可能性为混淆与其他一些缺陷红色规模[4]。当这两种类型是一致时,它有可能推测出一些中规模缺陷将被忽略的检测系统,并超过0.1%,硅含量,因此带人调查只对红色的规模和其他部分数据滚规模。定额缺陷的起源一直是为许多研究项目感兴趣的主题,但它仍然是很难找到造型上的缺陷相关的文献。没有规模的物理模型成立至今已制订。对于这个问题建模是由于高维变组它们的相互作用。为形成规模的几个原因在文献中提到,包括对其的影响温度和时间[1,3,5,6],轧制力和减少[1,6],钢的成分[7]和天然气的气氛。硅含量和加热温度[3]也有关的因素,因为熔融铁橄榄石,Fe2SiO4,加快结垢速率[2]。此外,不平衡冷却在[5因素]中有人提到。然而,目前关于如何处理知识条件和钢级的最终性能影响高等教育规模零散[1]。温度被认为是一个最明显的潜在规模因素形成,但这一研究却取得了自相矛盾的结果。剪切机破碎F6高温计卷材箱高温计规模表面检查系统图I型精轧机布局图首次出版的按比例缩放表面质量模型研究,引起的一项申请书(奥钢联-Q表地带),日前出版发行[6]。这种模式进行训练与整个加工过程运用了大量的样本,例如使用高温X射线defraction测量。该系统的预测能力等同规模阶段,这些资料被利用在信息处理过程中。本研究在许多细节中采取了不同的方法。我们的目标是找到高风险的过程和引起这一进程的一部分而导致规模缺陷的原因。高频在轧制过程中的测量功能被激活在当分析规模缺陷对不同部位钢带时。该摄像机的机反应利用视觉系统在神经培训模型。预测模型被实在施神经网络(多层感知和自我组织地图)。这项研究被激活在双方的可视化轧制工艺和规模缺损模型中。2.数据资料在研究开始时,数据进行了收集和反复的分析。最后是收集数据集汇总在芬兰拉赫RautaruukkiOyj公司,在2003年8月15日--2003年8月27日,它包括1326钢带和59变化的从诊断学的测量和127变量包含在内的平均价值。平均价值如同反映复合钢铁的产品性能,目标值,尺寸和烤

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