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表带钢轧制特征-轧机的微观分析显微镜
所属分类：显微镜百科 点击次数：174 发布日期：2022-06-20
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表带钢轧制特征-轧机的微观分析显微镜 “自组织图(SOM)"是一种基于非监督性学习的神经网络运算规则。它不像监督学习方法，SOM可以在不知道输人数据种类成员的情况下使数据聚集。因此，它能够用来找出存在于问题的特征。组件平面上的图形就是n维模型矢量的投影。在所有的图形单元中，每个组件的平面包括一个矢量部分的值。在热轧情况下，测得的代表带钢轧制特征的数据代表一个数据矢量。这些矢量的组件在带钢间发生变化，组件的平面也可用于发现隐藏着的一致性，组件之间的联系可以看作与组件的位置具有相似的模式。模式的匹配可以像人的眼睛一样优越，同时它可以用规则图形网格进一步得到加强。在关联搜寻中，使用组件的结合来找出有问题的组件，并进行进一步的研究。SUM的一个优点是它不需要知道这些关系的特征。它也可以是非线性的。相似的模式并不意味着他们有必然的联系。它们也有可能是被第三种因素导致的。然而，只有专家才能给出最终的答案。 以SOM为基础的数据采集的步是数据的储存。从轧机上不同层次的计算机控制中，不同的计算机上采集到数据，转化为同一种格式，为轧机的微观模拟准备数据，同时也要去发现新的、隐藏在带钢内技术参数和局部性质之间的相互依赖性，这个问题是典型的数据储存问题。这就意味着来源不同、收集时间不同、组织构成不同(大多数是二进制代码)的数据应该相互一致，同时被转换成统一的坐标系。
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