[发明专利]一种冶金烧结过程的有监督预测方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201911127970.7 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110739031B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 袁小锋;顾永杰;王雅琳;孙备;阳春华;桂卫华 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G16C20/10 | 分类号： | G16C20/10;G16C20/70 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 罗莎 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种冶金烧结过程的有监督预测方法，按照时间序列采集烧结过程中的相关过程变量，将过程变量与对应时刻的质量变量组合，构造训练样本；继续采样过程变量，将过程变量与对应前一采样时刻的质量变量组合，构造测试样本输入，并对训练样本以及测试样本进行数据预处理；构建有监督受限玻尔兹曼机，利用L个有监督受限玻尔兹曼机及一个全连接层共同组成有监督深度置信网络模型，利用极大化似然原理，通过CD‑K采样方法，预训练所提出的有监督受限玻尔兹曼机，利用反向传播微调多个有监督受限玻尔兹曼机堆叠组成的深度置信网络模型，获得模型参数；将测试样本输入到已经训练好的有监督深度置信网络模型中，获得对应的产品质量预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 冶金 烧结 过程 监督 预测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种冶金烧结过程的有监督预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a、按照时间序列采集烧结过程中的相关过程变量，将过程变量与对应时刻的质量变量组合，构造训练样本；继续采样过程变量，将过程变量与对应前一采样时刻的质量变量组合，构造测试样本，并对训练样本以及测试样本进行数据预处理；/n步骤b、构建有监督受限玻尔兹曼机，利用L个有监督受限玻尔兹曼机及一个全连接层共同组成有监督深度置信网络模型，其中，L为大于等于3的自然数；/n步骤c、利用极大化似然原理，通过CD-K采样方法，预训练所提出的有监督受限玻尔兹曼机，之后利用反向传播微调多个有监督受限玻尔兹曼机堆叠组成的深度置信网络模型，获得模型参数；/n步骤d、将测试样本输入到已经训练好的有监督深度置信网络模型中，获得对应的产品质量预测值。/n
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