上海神经网络模型构建及调优招标公告（上海宝信软件股份有限公司2023）

询价单号
RA23070701055
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报价截至时间
2023-07-11T12:00

采购商名称：上海宝信软件股份有限公司

物料信息

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规格型号

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计量单位

要求交货期

备注

001

基于深度学习技术的转炉终点控制模型研究的神经网络模型构建及调优的委托开发

详见附件服务要求

1.0

套

2023-09-30

询价条款

一、交货地址：上海上海宝山区友谊路
二、保证金额度：0.0元
三、商务条款：支付条件：根据阶段时间，分批付款
四、技术条款：详见附件。
五、注册资本必须大于等于万元
六、报名要求：
七、资质要求：

附件下载

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研究内容和实施方案本项目是基于科研项目“基于深度学习技术的转炉终点控制模型研究”的，主要是根据转炉吹炼的实绩生产状况，分析转炉终点碳温影响因素、开发转炉历史数据收集及预处理程序、进行深度神经网络模型的训练和调参以得到最终的转炉终点控制模型。转炉终点碳温影响因素分析使用相关性分析、主成分分析等方法，结合生产工艺和现场实际生产状况，确定转炉终点的影响因素。转炉历史数据收集及预处理程序开发开发数据采集程序从转炉数据服务器上自动采集转炉吹炼过程历史炉次数据，每炉次数据包含的数据项有：炉座号、铁水加入重量、铁水温度、入炉铁水[C]、入炉铁水[Si]、入炉铁水[Mn]、入炉铁水[P]、入炉铁水[S]、各品种废钢的加入重量、吹炼中副枪测定之前的吹氧量、吹炼中副枪测定之前各辅材的加入重量、吹炼中副枪测定的钢水温度、吹炼中副枪测定的钢水[C]、吹炼中副枪测定到吹止副枪测定之间的吹氧量、吹炼中副枪测定到吹止副枪测定之间加入的矿石量、吹止副枪测定的钢水温度。将转炉吹炼过程历史炉次数据采集模块得到的数据进行进一步的筛选和加工，首先根据各数据项的正态分布情况，以95%为置信区间，去除存在异常数据项的炉次。3.深度学习模型训练和调参使用FCNN和RNN等深度学习神经网络模型对转炉历史数据进行训练，并不断的进行模型调参和网络结构的优化，主要调节内容有：网络深度、网络宽度、优化算法、激活函数、学习率更新方法等。对不同网络结构和网络参数的模型进行统计学效果评价和实际应用效果评价，最终获得效果最佳的可以满足转炉吹炼精度要求的自学习模型。4.深度学习模型生产环境服务端程序的开发使用Python开发深度学习模型生产环境服务端程序，该程序需要具备的功能有，接收转炉L2程序的计算请求，然后使用训练好的模型进行计算，并最终将结果返回给转炉L2系统。

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投标 / 标书制作要点（原创）

本神经网络模型构建及调优涉及「招标公告」，投标方需重点关注：① 营业执照经营范围须含招标公告或对应服务类目；② 提供同类项目业绩证明；③ 报价方案与售后响应须明确；④ 紧盯投标截止与开标节点，建议提前完成标书制作与盖章。上海项目常要求本地化服务能力与快速响应，务必在投标文件中凸显。

标书制作联系冯经理：17551026086