本发明提出一种C?Mn钢工业大数据的挖掘方法,属于钢铁工业生产和数据统计建模的交叉技术领域,该方法包括数据样本选取、钢卷归并、相似工艺聚类和训练数据均匀化;本发明通过选择多个钢牌号的数据,使数据样本中包含了较为全面的参数信息,反映出更客观的物理冶金规律,使模型具有更广泛的适用性;通过对检测钢坯成分的判断和采用聚类的方法,将相似工艺的多组数据校正为一组数据,精简数据量,删除冗余数据;在此过程中剔除了异常数据,减小了误差,使数据的规律性更为显著;通过统计训练数据三种力学性能的分布,调整了训练数据的分布均衡性;采用均衡的数据训练神经网络,可以使网络模型学习到均衡的信息,提高了模型的规律性和准确性。
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