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摘 要:本发明是一种基于改进神经网络的漏钢可视化特征预报方法,属于钢铁冶金连铸检测技术领域。具体为在线检测结晶器铜板热电偶温度信号,利用热成像技术可视化呈现结晶器铜板温度变化速率,在搜索和提取温度异常区域的面积、温度变化、位置、传播速率等特征的基础之上,建立BP神经网络漏钢预报模型,并借助遗传算法的自组织、自适应性,对模型的权值和阈值进行优化,实现结晶器漏钢可视化在线检测和预报,该方法不仅直观呈现结晶器温度分布、异常变化及发展趋势,而且可以实时、准确地预防结晶器漏钢事故,减少误报警次数,提高漏钢预报系统的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201510644393.4 | 专利名称: | 一种基于改进神经网络的漏钢可视化特征预报方法 |
申请日: | 2015-10-08 | 申请/专利权人 | 东北电力大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省吉林市船营区长春路169号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | B22D11/18搜分类 网络传输 可视化 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2016-02-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN105328155A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |