東北大學李旭獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種基于數據驅動的冷軋帶鋼縱向厚度連續預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116343360B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310308077.4，技術領域涉及：G07C3/14；該發明授權一種基于數據驅動的冷軋帶鋼縱向厚度連續預測方法是由李旭;劉宏旭;張欣;陳樹宗;王鵬飛;李曉華;陳方升;賈大朋;張海東;沈志前設計研發完成，并于2023-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于數據驅動的冷軋帶鋼縱向厚度連續預測方法在說明書摘要公布了：本發明的一種基于數據驅動的冷軋帶鋼縱向厚度連續預測方法，包括：選取冷連軋生產線與帶鋼出口厚度相關的實測數據及過程自動化級計算數據作為初選輸入特征；對實測數據和計算數據進行數據清洗和歸一化處理，獲得初選建模數據集；將冷連軋過程分為首尾加減速階段和高速穩定軋制階段，使用隨機森林算法對初選輸入特征進行重要性分析，選取冷連軋過程中不同軋制階段的輸入特征；根據不同軋制階段的輸入特征選取結果，確定兩個軋制階段的DNN模型的拓撲結構，選取模型參數，對初步建立的DNN模型進行訓練；訓練過程中使用遺傳算法對DNN模型進行優化，提升預測精度；使用優化后的DNN模型進行帶鋼出口厚度預測。
本發明授權一種基于數據驅動的冷軋帶鋼縱向厚度連續預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數據驅動的冷軋帶鋼縱向厚度連續預測方法，其特征在于，包括： 步驟1：選取冷連軋生產線與帶鋼出口厚度相關的實測數據及過程自動化級計算數據作為初選輸入特征； 步驟2：對實測數據和計算數據進行數據清洗和歸一化處理，獲得初選建模數據集； 步驟3：將冷連軋過程分為首尾加減速階段和高速穩定軋制階段，使用隨機森林算法對初選輸入特征進行重要性分析，選取冷連軋過程中不同軋制階段的輸入特征； 步驟4：根據不同軋制階段的輸入特征選取結果，確定兩個軋制階段的DNN模型的拓撲結構，選取模型參數，對初步建立的DNN模型進行訓練； 步驟5：訓練過程中使用遺傳算法對DNN模型進行優化，提升預測精度； 步驟6：使用優化后的DNN模型進行帶鋼出口厚度預測。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路三號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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