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专利名称：一种基于支持向量机SVM分类的连铸坯纵裂纹预测
方法
专利类型：发明专利发明人：王旭东,段海洋,姚曼申请号：CN202010370171.9申请日：20200506公开号：CN111680448A公开日：20200918
摘要：一种基于支持向量机SVM分类的连铸坯纵裂纹预测方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。该方法分别提取纵裂纹和正常工况下温度的典型特征，构成温度典型特征样本库；利用支持向量机算法对特征样本库进行多轮训练和测试，得到最优SVM分类预测模型；利用最优SVM分类预测模型对在线实时温度的特征样本进行分类，以此预测连铸坯纵裂纹。本发明分别提取对纵裂纹温度较为敏感的第一、二排热电偶温度的典型变化特征，利用SVM分类方法对典型特征温度变化特征样本库进行训练和测试，最终得到最优的SVM分类预测模型，进而对在线实时温度进行预测，具有良好的鲁棒性和预测准确率，对提高铸坯质量和得到无缺陷铸坯具有重要意义。
申请人：大连理工大学
地址：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
国籍：CN
代理机构：大连理工大学专利中心
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