Resumen

Los defectos de rayas verticales en la superficie del acero al silicio afectan gravemente al aspecto y a las propiedades electromagnéticas de los productos de acero al silicio. La eliminación de estos defectos es un problema técnico difícil y urgente. En este artículo se investiga la relación entre los defectos y sus factores de influencia mediante métodos de clasificación. Sin embargo, cuando se utilizan los métodos de clasificación habituales en el problema, no podemos obtener un clasificador con una alta precisión. Mediante el análisis del conjunto de datos, descubrimos que está desequilibrado y es incoherente. Dado que los métodos de clasificación habituales se basan en el criterio de maximización de la precisión, no son aplicables a conjuntos de datos desequilibrados e inconsistentes. Por lo tanto, proponemos un criterio de maximización del grado de soporte y una función de pérdida sensible a los costes, y también establecemos un enfoque de regularización L1/2 mejorado para la solución del problema. Además, empleando el algoritmo gradient boosting de iteración reponderada, obtenemos un clasificador lineal con un alto grado de soporte. Mediante el análisis del clasificador, formulamos una regla según la cual los defectos de rayas verticales del acero al silicio no se producen en el entorno de producción existente. Aplicando la regla propuesta a la producción de acero al silicio 50TW600, los defectos de rayas verticales de los productos de acero al silicio han disminuido considerablemente.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:defectos de rayas verticales, métodos comunes de clasificación, productos de acero al silicio, criterio de maximización, enfoque de regularización l1/2 mejorado, alto grado de soporte, conjunto de datos inconsistentes, gradiente de iteración reponderado, función de pérdida sensible, producción de acero al silicio
• Keywords:vertical stripe defects, common classification methods, silicon steel products, maximization criterion, improved l1/2 regularization approach, high support degree, inconsistent data set, reweighted iteration gradient, sensitive loss function, silicon steel production