CN117093868B 一种基于多任务学习的转炉终点预测方法和装置 （北京科技大学）_第1页
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一种基于多任务学习的转炉终点预测方法本公开提供一种基于多任务学习的转炉终2S0：通过训练数据对初始多任务学习的神经网络模型所述S0的通过训练数据对初始多任务学习的神经网络模型进行训,,S3：将所述输入向量输入预训练的预测模型，同S5：对铁水开始冶炼，当确定所述转炉的钢水温度和2.根据权利要求1所述的基于多任务学习的转从钢厂不同的转炉或是同一转炉不同炉次收集转炉冶炼过程的实际生按照选定比例随机选取部分样本输入向量作为训练集，剩余样本输入向量作为测试33.根据权利要求1所述的基于多任务学习的转5.一种基于多任务学习的转炉终点预测装预测单元：用于通过训练数据对初始多任务学习的神经网络模型进所述通过训练数据对初始多任务学习的神经网络模型进行训练，得到预4,,提醒单元：用于对铁水开始冶炼，当确定所述转炉的钢水温度和所述转炉碳含生产数据模块：用于从钢厂不同的转炉或是同一转炉不同炉训练数据模块：用于按照选定比例随机选取部分钢水温度模块：用于将预测的转炉钢水温度添加±15℃误差范围，得终点范围模块：用合并预测的转炉钢水温度范围和预测的转9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述567[0017]S02:构建用于预测的转炉钢水温度和转炉碳含量的初始多任务学习的神经网络89的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其一种能够通过利用多任务学习神经网络算法考虑到预测目标之间潜在的互相影响和联系，[0081]S02:构建用于预测的转炉钢水温度和转炉碳含量的初始多任务学习的神经网络果可近似作为当前问题的近似解，即各任务损失权重系数和神经网络的各层神经元节点15℃和±0.02％之内，双命中率达到73.度和转炉碳含量与实际值之间的误差集中在±15℃和±0.02％之内，命中率提高了[0132]提醒单元350：用于当确定所述转炉钢水温度和所述转炉碳含量达到预测的转炉[0145](1)本公开实施例附图只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考[0147](3)在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征

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