《表2 命中率对比：深度学习在中厚板轧后超快速冷却系统中的研究与应用》

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《深度学习在中厚板轧后超快速冷却系统中的研究与应用》

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由上述对比可得出，经过深度神经网络模型学习的水冷传热系数相对传统的传热系数更加稳定，模型鲁棒性更强，尤其当冷却板材规格改变或冷却环境受到外界干扰时，深度学习模型算法表现得更为稳定，对终冷温度控制精度更高.