基于改进注意力网络的转炉炼钢状态判别

转炉炼钢的状态判别对成品钢材质量的好坏有直接影响。根据人工经验的状态判别需要持续观察炉口的火焰变化,存在主观性强、成本高等问题。为了提升转炉炼钢状态判别的准确率,提出一种基于注意力机制的3D残差卷积神经网络模型。改进的通道注意力将平均池化和最大池化进行特征融合,可以推断出更精细的通道特征,空间注意力能提取到空间上的重点信息。实验结果表明,改进的模型效果好于SE、CBAM和ECA注意力模块,与未加注意力机制的3D残差模型相比,F1分数提高了1.03个百分点,准确度提高了1.06个百分点。最后通过消融实验,分析通道注意力和空间注意力对于网络模型的影响。