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申请/专利权人：株式会社UACJ
摘要：生成学习完毕模型的方法包括：步骤S110，按每一次加料取得工艺状态参数；步骤S130，对在m次量m为2以上的整数的加料中取得的一个或多个工艺状态参数的数据集应用机器学习来执行前处理；步骤S140，生成学习数据集；以及步骤S150，生成学习完毕模型。学习数据集基于在前处理中提取出的nn为1以上的整数维特征量而生成，至少包含表示按每一次加料设定的工艺基本信息的一个或多个工艺目标参数。
主权项：1.一种方法，其生成对熔化炉中产生的渣滓量进行预测的学习完毕预测模型，其中，所述方法包括：按从原料装入到熔化完成为止的每一次加料，取得属性不同的一个或多个工艺状态参数的步骤，各个工艺状态参数由基于来自设置于所述熔化炉的各种传感器的输出而取得的连续的时间序列数据组规定；对在m次量的加料中取得的所述一个或多个工艺状态参数的数据集应用机器学习来执行前处理的步骤，所述前处理包括从包含按每一次加料取得的时间序列数据组的各个工艺状态参数提取n维特征量的处理，m为2以上的整数，n为1以上的整数；基于所提取的n维特征量来生成学习数据集的步骤，所述学习数据集至少包含表示按每一次加料设定的工艺基本信息的一个或多个工艺目标参数；以及使用所生成的所述学习数据集来训练预测模型，并生成对所述渣滓产生量进行预测的所述学习完毕预测模型的步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 株式会社UACJ 生成预测熔化炉中产生的渣滓量的学习完毕预测模型的方法、预测熔化炉中产生的渣滓量的方法以及计算机程序
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