TY  - JOUR
TI  - 基于机器学习的轧机辊缝检测与预测技术研究
AU  - 郎福星
JO  - 冶金与材料
PY  - 2023
IS  - 8
SP  - 70
EP  - 72
SN  - 2096-4854
AB  - 文章基于机器学习的方法，研究轧机辊缝的检测与预测技术。首先，对轧机辊缝的检测方法进行了探究，构建出轧机辊缝的检测模型，并与传统方法进行对比；其次，文章将向量机算法应用于轧机辊缝的预测，根据历史数据进行训练，并利用异常检测算法对异常数据进行筛选和修复，得出预测结果。实验结果表明，该方案具有良好的实用性和可行性，对于提高轧机辊缝的维修效率和节省成本有着积极的促进作用，为轧机运行与维护提供了全新的思路和解决方案。
KW  - 机器学习
KW  - 轧机辊缝检测
KW  - 预测技术
UR  - https://journal.zazhitong.com/yjycl/articles/2108474149665898498
ER  -