---
---
---(點擊查看產(chǎn)品報價)
本文標題："表帶鋼軋制特征-軋機的微觀分析顯微鏡"
新聞來源：未知 發(fā)布時間：2017-4-7 0:02:30 本站主頁地址：http://m.vndmy.cn
“自組織圖(SOM)"是一種基于非監(jiān)督性學習的神經(jīng)網(wǎng)絡運算規(guī)
則。它不像監(jiān)督學習方法，SOM可以在不知道輸人數(shù)據(jù)種類成員的
情況下使數(shù)據(jù)聚集。因此，它能夠用來找出存在于問題的特征。組
件平面上的圖形就是n維模型矢量的投影。在所有的圖形單元中，
每個組件的平面包括一個矢量部分的值。在熱軋情況下，測得的代
表帶鋼軋制特征的數(shù)據(jù)代表一個數(shù)據(jù)矢量。這些矢量的組件在帶鋼
間發(fā)生變化，組件的平面也可用于發(fā)現(xiàn)隱藏著的一致性，組件之間
的聯(lián)系可以看作與組件的位置具有相似的模式。模式的匹配可以像
人的眼睛一樣優(yōu)越，同時它可以用規(guī)則圖形網(wǎng)格進一步得到加強。
在關聯(lián)搜尋中，使用組件的結合來找出有問題的組件，并進行進一
步的研究。SUM的一個優(yōu)點是它不需要知道這些關系的特征。它也
可以是非線性的。相似的模式并不意味著他們有必然的聯(lián)系。它們
也有可能是被第三種因素導致的。然而，只有專家才能給出最終的
答案。
以SOM為基礎的數(shù)據(jù)采集的第一步是數(shù)據(jù)的儲存。從軋機上不
同層次的計算機控制中，不同的計算機上采集到數(shù)據(jù)，轉化為同一
種格式，為軋機的微觀模擬準備數(shù)據(jù)，同時也要去發(fā)現(xiàn)新的、隱藏
在帶鋼內(nèi)技術參數(shù)和局部性質之間的相互依賴性，這個問題是典型
的數(shù)據(jù)儲存問題。這就意味著來源不同、收集時間不同、組織構成
不同(大多數(shù)是二進制代碼)的數(shù)據(jù)應該相互一致，同時被轉換成統(tǒng)
一的坐標系。
所有資料用于交流學習之用，如有版權問題請聯(lián)系，禁止復制,轉載注明地址
上海光學儀器一廠-專業(yè)顯微鏡制造商 提供最合理的顯微鏡價格
合作站點：http://www.sgaaa.com/顯微鏡百科