典型文献
基于k-NN算法的钢板性能预测模型的建立与应用
文献摘要：
为准确预测钢板性能,利用影响中厚板性能的因素(化学成分、压缩率、开轧温度、冷却时间、冷却速度等)作为特征向量,将屈服强度、抗拉强度、延伸率等作为输出变量,构建了基于k-NN算法的中厚板性能k-NN预测模型.利用福建三钢中厚板数据库资料,采用该模型探索大数据挖掘技术在中厚板生产中性能预测领域的应用.
文献关键词：
中厚板性能;数据挖掘;k-NN算法;预测
中图分类号：
作者姓名：
张仁琳
作者机构：
福建三钢(集团)有限责任公司中板厂,福建 三明 365000
文献出处：
引用格式：
[1]张仁琳-.基于k-NN算法的钢板性能预测模型的建立与应用)[J].山西冶金,2022(04):8-9
A类：
中厚板性能
B类：
NN,性能预测模型,建立与应用,准确预测,压缩率,开轧温度,冷却时间,冷却速度,特征向量,屈服强度,抗拉强度,延伸率,三钢,模型探索,大数据挖掘技术
AB值：
0.293157
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