隨著工業(yè)的飛速發(fā)展,建筑、汽車、船舶、鐵路管道等眾多領(lǐng)域?qū)彳垘т摦a(chǎn)品性能的要求日益嚴(yán)苛。如何精準(zhǔn)預(yù)報(bào)熱軋帶鋼的力學(xué)性能,對(duì)廣大鋼鐵企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展具有重要意義。深度學(xué)習(xí)（DL,Deep Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML,Machine Learning）的一個(gè)重要研究方向。隨著計(jì)算機(jī)硬件性能的不斷提升,數(shù)據(jù)量的積累日益增多,深度學(xué)習(xí)以其出色的特征提取能力受到越來越多科研工作者的青睞,其中最具代表性的模型便是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN,Convolutional Neural Network）。經(jīng)過隨機(jī)初始化后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從大量圖像數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征,其局部連接方式和權(quán)值共享特性能有效減少了模型中需要計(jì)算的參數(shù)個(gè)數(shù),降低了模型復(fù)雜度�；谝陨戏治�,本文提出基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)模型。首先,本文基于深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)模型,以抗拉強(qiáng)度作為研究對(duì)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)建模問題上,深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不錯(cuò)的效果。然后,考慮到一維數(shù)值型數(shù)據(jù)難以表達(dá)出影響因素間復(fù)雜的交互作用關(guān)系,提出將一維數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二維圖像和三維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模... 

【文章來源】：武漢科技大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Sigmoid激活函數(shù)圖

tanh激活函數(shù)圖

圖 2.4 ReLU 激活函數(shù)圖文可知，淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱為只含一個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么對(duì)一個(gè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們都可以稱其為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖 2.5 表示的是

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)[J]. 胡石雄,李維剛,楊威.  武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(05)
[2]融合大數(shù)據(jù)與冶金機(jī)理的熱軋帶鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)模型[J]. 李維剛,楊威,趙云濤,胡恒法.  鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2018(04)
[3]基于隨機(jī)森林的鋼材性能預(yù)報(bào)與影響因素篩選[J]. 楊威,李維剛,趙云濤,嚴(yán)�？�,王文波.  鋼鐵. 2018(03)
[4]深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失現(xiàn)象[J]. 周祥全,張津.  科技展望. 2017(27)
[5]熱軋含Nb高強(qiáng)鋼力學(xué)性能預(yù)報(bào)模型[J]. 李維剛,胡石雄,劉斌,趙剛,胡恒法.  冶金自動(dòng)化. 2017(02)
[6]基于大數(shù)據(jù)的力學(xué)性能預(yù)測(cè)與工藝參數(shù)篩選[J]. 吳思煒,劉振宇,周曉光,史乃安.  鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2016(12)
[7]熱軋帶鋼組織性能預(yù)報(bào)模型及應(yīng)用[J]. 王蕾,唐荻,宋勇.  鋼鐵. 2016(11)
[8]過程工業(yè)大數(shù)據(jù)建模研究展望[J]. 劉強(qiáng),秦泗釗.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(02)
[9]高Ti-Q550鋼中Nb、Ti第二相的析出行為[J]. 解家英,張利君,王鳳琴.  鋼鐵研究學(xué)報(bào). 2013(03)
[10]板帶熱軋工藝設(shè)計(jì)與組織性能預(yù)報(bào)模擬平臺(tái)開發(fā)[J]. 汪水澤,韓斌,譚文.  軋鋼. 2012(06)

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IF鋼性能預(yù)報(bào)[D]. 樊林林.遼寧科技大學(xué) 2015
[2]數(shù)據(jù)挖掘在熱軋板帶質(zhì)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 鄭楊元.昆明理工大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3100166