摘要：以某钢铁企业的热轧带钢生产实际数据作为分析对象，基于改进的随机森林算法分析工艺参数与产品质量间的隐含关系，进行影响产品质量关键工艺参数的特征提取，建立热轧带钢产品缺陷预测模型．实验结果表明，对非平衡数据集进行平衡处理可以提高样本预测精度;采用CAＲT与C4.5相结合的方法比单一方法可以进一步提升预测精度;同时根据特征的高相关与低相关特性，将互信息作为评价指标应用于特征选择，可以提升随机森林算法的分类效果．在以上三种改进策略下，热轧带钢缺陷的识别率得到明显提高．关键词：热轧带钢；缺陷预测；数据驱动；特征提取；随机森林 下载高清全文——基于随机森林的热轧带钢质量分析与预测方法.pdf