本发明提出一种热轧带钢冷却历史数据聚类及相似性度量方法,属于冶金自动化控制技术领域,提取当前带钢和历史带钢冷却特征参数,根据特征参数将当前带钢即将要经历的冷却过程与历史带钢的冷却过程进行相似性度量,并根据相似程度对冷却历史数据集合中的记录数据进行聚类,并根据相似距离和时间因子计算历史带钢冷却数据的可参考权重,深度挖掘了热轧带钢冷却数据,为现实生产提供可靠的理论依据,从而达到为模型关键参数的预估服务的目的,可为实现基于数据驱动的模型关键参数自适应奠定基础。
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