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以该模型为基础,在已知某些KIV取值的情况下,能够较为准确地预测BH钢成品的屈服强度,合格率提高7个百分点,取得了较好的经济效益。
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基于大量的生产过程历史数据,分别用回归分析、神经元网络、决策树三种不同方法进行分析,建立各关键输入变量(KIV)对屈服强度(KOV)影响的多变量模型。
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FDAT in Kepi group and Kiv group were significantly prolonged than that in Ctr group.
术后FDAT比较,Kiv组 和Kepi组明显长于对照组.
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