会议论文《热轧带钢卷取温度控制模型的自学习》探讨了在热轧带钢生产过程中，如何通过自学习算法优化卷取温度控制模型。该研究针对传统控制方法在复杂工况下的不足，提出了一种基于数据驱动的自适应控制策略，提高了温度控制的精度和稳定性。论文结合实际生产数据，验证了模型的有效性，为冶金自动化领域提供了新的技术思路。
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