[发明专利]一种基于双自学习模型的在线冷却控制方法有效
| 申请号： | 202010620805.1 | 申请日： | 2020-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN111814861B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 张田;廖仕军;王丙兴;田勇;孙旭东;王昭东 | 申请（专利权）人： | 东北大学;南京钢铁股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/23 | 分类号： | G06F18/23;G06N3/0464;G06N3/088;G06F18/214 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于双自学习模型的在线冷却控制方法，属于轧钢技术领域。本发明结合无监督空间聚类模型和有监督的深度神经网络预测模型的特点，优势互补，建立双自学习模型并行、权重共享的系统结构。本发明能实现在低成本数据量条件下，快速进行组合式自学习，短时间内完成非线性耦合计算，提高整体控冷系统的鲁棒性和学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自学习 模型 在线 冷却 控制 方法 | ||
【主权项】：
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