基于卷积神经网络的烧结成品率预测OA北大核心CSTPCD
Sintering yield prediction based on convolutional neural network
成品率是综合反映烧结矿产量、质量和能耗的关键性指标.针对成品率检测存在滞后性问题,以烧结机尾断面图像作为输入,通过卷积神经网络拟合断面图像与成品率的关系,实现烧结成品率的在线预测.根据烧结机尾断面红外图像的特点,采用DenseNet网络结构的卷积神经网络作为建模方法,并以多尺度稠密连接块对网络结构进行改进,在同一层网络中提取多尺度、图像信息,通过拟合高维图像特征与烧结成品率之间的关系,实现成品率的准确预测.采用国内某大型钢铁生产企业的机尾断面图像…查看全部>>
Sintering yield is a comprehensive indicator that reflects the production,quality and energy consumption in sintering processes.Addressing the lag in sintering yield detection,the cross-sectional image of the sintering machine tail was used as input and a convolutional neural network(CNN)was employed to fit the relationship between the cross-sectional image and sintering yield,thereby online prediction of sintering yield could be realized.According to the ch…查看全部>>
彭梓塘;黄晓贤;范晓慧;赵利明;李骞;陈许玲;匡朝辉;甘敏
中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙,410083中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙,410083中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙,410083宝钢湛江钢铁有限公司炼铁厂,广东湛江,524000中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙,410083中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙,410083宝钢湛江钢铁有限公司炼铁厂,广东湛江,524000中南大学资源加工与生物工程学院,湖南长沙,410083
冶金工业
烧结过程成品率预测断面图像卷积神经网络
sintering processsintering yield predictioncross-sectional imageconvolutional neural network
《中南大学学报（自然科学版）》 2024 (4)
1263-1271,9
国家自然科学基金资助项目(52274344)(Project(52274344)supported by the National Natural Science Foundation of China)
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