19、热轧过程性能改进：新型神经网络架构搜索

热轧过程性能改进：新型神经网络架构搜索

在钢铁制造行业中，微合金化是一个至关重要的过程，它能显著改变钢材的机械性能。在热轧微合金钢时，机械性能是衡量质量的重要指标，因为对机械性能的优化和控制决定了最终产品的适用性。传统上，微合金钢的机械性能通过破坏性测试来确定，这种方法既繁琐又成本高昂。而且，由于微合金化的存在，用第一性原理来建模机械性能极具挑战性。因此，急需一个合适的模型，将热轧过程的操作条件、化学成分和其他设计参数与微合金钢的机械性能联系起来。

随着先进的仪器设备、广泛的连接性和自动化的发展，产生了大量的异构过程数据。这使得构建快速准确的学习算法来模拟高维非线性过程数据成为可能，比如钢铁制造行业中热轧过程产生的数据。所以，利用数据科学（DS）来简化这个过程是解决上述问题的一个可行方案。

数据科学概述

数据科学广义上包括数据管理、机器学习（ML）和数据可视化，其中机器学习是核心。具体任务如下：
1. 数据管理 ：负责组织、存储、访问和共享数据。
2. 机器学习 ：运用数学算法捕捉数据中的隐藏趋势，例如开发预测模型、确定数据的底层结构以及开发基于经验的模型。
3. 数据可视化 ：通过各种方法呈现数据的见解，帮助组织和行业根据数据分析做出重要决策。

数据科学的应用非常广泛，涵盖了供应链和车辆路线规划、自然语言处理、图像识别、气候变化研究、农业、医疗保健、药物设计、游戏、股票市场预测和在线营销等多个领域。在化学和过程工程领域，由于实验技术的进步产生了大量数据，数据科学也得到了广泛应用，如数据驱动建模、智能监督控制、能源系统