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申请/专利权人：鞍钢集团自动化有限公司;北京科技大学
摘要：本发明公开了一种云边协同的带钢热轧过程数据治理及性能预测方法及装置，方法包括：获取带钢热轧生产过程数据进行异常值快速检测；对云侧数据进行非理想数据扩充；采用六维数据模型的多源异构数据描述范式建立带钢热轧过程元数据全局视图；结合带钢热轧过程机理知识和mRMR对性能相关辅助变量进行筛选；构建实体嵌入模型实现所述多源异构数据的交互和融合；在边侧构建时间‑空间卷积网络软传感器模型；在云侧利用基于熵权法的多性能指标综合评价描述方法融合局部预测结果，完成带钢热轧全流程性能评估。解决了现有技术无法实现对带钢热轧生产过程数据治理，也无法有效实现性能高精度预测与全流程评估的技术问题。
主权项：1.一种云边协同的带钢热轧过程数据治理及性能预测方法，其特征在于，包括：S1云侧服务器获取带钢热轧生产过程数据，利用孤立森林算法进行异常值快速检测；S2基于鲁棒归一化和偏鲁棒回归的非理想数据处理方法对云侧数据进行非理想数据扩充；S3采用六维数据模型的多源异构数据描述范式建立带钢热轧过程元数据全局视图，将全线全生命周期数据保存至所述云侧服务器以实现数据治理；S4结合带钢热轧过程机理知识和最大相关最小冗余算法对性能相关辅助变量进行筛选；S5构建实体嵌入模型，处理非结构化、半结构化生产数据以实现所述多源异构数据的交互和融合；S6在边侧构建时间-空间卷积网络软传感器模型，利用所述云侧同步的数据实现局性能预测，并将结果反馈至所述云侧；S7在所述云侧利用基于熵权法的多性能指标综合评价描述方法融合局部预测结果，完成带钢热轧全流程性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鞍钢集团自动化有限公司 北京科技大学 云边协同的带钢热轧过程数据治理及性能预测方法及装置
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