計算機在冶金中應(yīng)用概論-資料下載頁
2025-05-12 15:31本頁面
【正文】 正常生產(chǎn)樣本多，造成樣本數(shù)目懸殊 （ 3）優(yōu)化結(jié)果得到毫無價值的平庸結(jié)論 例：高爐煉鐵降焦比，得到的優(yōu)化措施為提高礦石品位，提高風(fēng)溫這種結(jié)論看起來不錯，實際上是平庸結(jié)論。 （ 4）優(yōu)化目標(biāo)隱藏在變量之中 例：薄板連鑄裂紋，氮含量問題 2) 變量確定與數(shù)據(jù)處理 （ 1）連續(xù)量的合理離散化 （ 2）排除已知的起決定性作用的工藝參數(shù) （ 3）排除不可操作的工藝參數(shù) （ 4）切忌遺漏主要因素 （ 5）原始數(shù)據(jù)的可靠性 系統(tǒng)誤差，隨機誤差 （ 6）訓(xùn)練樣本數(shù)量 樣本數(shù)至少是變量的 5倍，最好是 10倍以上 從統(tǒng)計觀點，樣本數(shù)多多益善。 樣本標(biāo)準(zhǔn)化 1） 自標(biāo)準(zhǔn)化 ijjijij SMxx???? niijj xnM1? ??? niijijj MxnS2/12 ])(11[m個變量， n 個數(shù)據(jù) i=1,2,… ,n j=1,2,… ,m 自標(biāo)準(zhǔn)化后的各變量平均值為零，方差為 1，即 Sj2=1 由于原始樣本集的變量量綱不同，不同變量數(shù)據(jù)大小差別很大。如溫度可能是103，而化學(xué)成分可能是 101；同時，數(shù)據(jù)分布范圍也不一樣。數(shù)據(jù)平均值和方差不一樣，會導(dǎo)致夸大某些變量影響目標(biāo)的作用，掩蓋某些變量的貢獻(xiàn)，不能有效地進(jìn)行統(tǒng)計處理。因此，必須要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化 (也稱數(shù)據(jù)標(biāo)度 )。 2) 范圍標(biāo)準(zhǔn)化 m i nm a xm i njjjijij xxxxx???范圍標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)從 0到 1，應(yīng)用到反傳人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法Sigmoid函數(shù)，輸出數(shù)據(jù)范圍正好是 0—1。 m i nm a xm i n ?????jjjijij xxxxx有時為了允許預(yù)報值在一定范圍內(nèi)超界，使輸出值在—
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