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基于混合多阶集成模型的非平衡热轧带钢凸度智能诊断 被引量：1
1
作者 丁成砚 孙杰 +2 位作者 李霄剑 彭文 张殿华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期762-782,共21页
为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回... 为了提升带钢热轧加工过程的智能化水平,基于数字孪生(DT)和信息物理系统(CPS),文本采用数据驱动方法以诊断热轧带钢凸度。因为热轧工艺具有遗传性、非线性和强耦合性的特点,因此带钢凸度诊断是一个决策边界不明确的非平衡问题。现有回归方法倾向于从多数类样本学习信息,而忽略了少数类的缺陷凸度。为了解决这一问题,本文提出了一个混合多阶集成模型(HMSEN)分类带钢凸度。首先,提出了一个新的采样方法,该方法结合了自适应采样(ADASYN)和重复编辑近邻样本(RENN)以强化对缺陷凸度的关注。随后,基于增加的数据,建立了一个多阶集成模型以提升分类精度。同时,通过分析不同基分类器的组合确定了最佳性能的混合多阶集成模型。实验结果表明,相比于其它采样方法,本文提出的采样方法更适合凸度数据集。此外,混合多阶集成模型的性能要优于现有回归方法和机理模型。因此,对于非平衡热轧带钢凸度智能诊断,本文提出的混合多阶集成模型是一种有效且鲁棒的方法。 展开更多
关键词 热轧带钢凸度诊断 非平衡多类别分类 多阶集成建模 数据重采样方法 智能制造 信息物理系统
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