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摘要：本发明公开了基于机器学习的钢材性能预测系统及方法，涉及钢材性能预测技术领域，包括获取钢材基础信息，根据钢材基础信息，基于钢材生产环境评估，获取钢材生产影响指数，根据钢材生产影响指数，对钢材进行分类，获取钢材第一分类信息。本发明通过工艺节点影响指数对钢材生产过程中的工艺节点进行评估，分析不同工艺节点对钢材性能的影响程度，通过钢材生产影响指数将不同生产环境下的钢材进行分类，提高了钢材性能预测效率，通过钢材性能特征表现指数对钢材进一步划分，提高了钢材性能预测的准确性，通过钢材性能预测模型对钢材性能进行优化，有效地减少了试错成本和生产时间，提高了生产效率和成本效益。
主权项：1.基于机器学习的钢材性能预测方法，其特征在于，包括：获取钢材基础信息，所述钢材基础信息包括钢材种类信息和钢材生产信息；根据钢材基础信息，基于钢材生产环境评估，获取钢材生产影响指数；根据钢材生产影响指数，对钢材进行分类，获取钢材第一分类信息；对钢材进行表面特征识别，获取钢材表面特征数据；根据钢材表面特征数据，获取钢材性能特征表现指数；根据钢材第一分类信息和钢材性能特征表现指数，获取钢材第二分类信息；获取钢材历史数据，所述钢材历史数据包括钢材性能历史检测数据、钢材种类数据和钢材历史表面特征数据；根据钢材历史数据，基于数据处理，获取钢材历史数据训练集；根据钢材历史数据训练集，基于模型训练，获取钢材性能预测模型；根据钢材第二分类信息和钢材性能预测模型，获取钢材性能预测数据。
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百度查询： 安徽首矿大昌金属材料有限公司 基于机器学习的钢材性能预测系统及方法
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