[发明专利]基于宽度学习的烧结矿质量预测方法在审
| 申请号： | 202111672099.6 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN114330137A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 王耀祖;张建良;贺威;刘征建;马云飞;孙庆科 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉卓越志诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42266 | 代理人： | 董梦娟 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于宽度学习的烧结矿质量预测方法，通过对历史数据预处理和关联性分析，确定与预测指标相关度高的多个因素，将其输入改进的宽度学习神经网络进行训练，利用矩阵伪逆的方式得到最优权值和偏置，并对其进行准确率测试，未达到期望值时可增加神经网络的宽度，在现有模型的基础上进行训练，直至得到最优的烧结矿质量预测模型。本发明还可以通过增量学习的方式添加新增数据，在历史数据的模型基础上进行训练，保证模型的及时更新。该方法利用历史数据和新增数据相结合的方式，提高了模型的训练速度，实现了模型的快速构建和实时更新，从而准确快速地对烧结矿性能和质量预测，为指导烧结矿的生产和优化烧结工艺提供了新的思路和方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 宽度 学习 烧结 质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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