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摘要
本发明属于钢材性能预测技术领域,公开了一种基于EEMD和深度卷积网络的热轧钢性能预测方法,对数据进行预处理；在集合经验模态分解的基础上对热轧钢的性能进行初步预测；使用深度卷积网络和正态分布预测深度卷积网络预测后的残差；最后将集合经验模态分解和深度卷积网络结合,实现热轧钢性能的高度预测。热轧钢性能预测卷积结构包括一个输入层、两个卷积层、两个池化层、一个全连接层、一个输出层。本发明通过工艺参数和各种化学元素来研究热轧钢的性能,预测方法精度高、可靠性强、泛化性强、充分揭示了成分、工艺对热轧带钢力学性能的作用机理。
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