技术特征：
技术总结
本发明公开了一种用于轧钢自学习模型的数据处理方法及模块，通过获取一定量的所需实测数据计算出口带钢速度的偏差系数和出口带钢速度的倾斜系数来确定可用的具有稳定性的实测数据，还能去除数据干扰量；并且，通过预设自学习模型对应的主题参数进行升序或降序排列，选取非极值的数据进行学习，规避了极值数据对数据有效性的影响。本发明处理的实测数据能最大限度规避不稳定工况下的负学习现象，提高了自学习的稳定性，提高了设定计算模型的精度。
技术研发人员：王志军;吴有生
受保护的技术使用者：中冶南方工程技术有限公司
技术研发日：2017.10.27
技术公布日：2018.04.20