[发明专利]一种夹杂高风险铸坯的识别方法

权利要求书

1.一种夹杂高风险铸坯的识别方法，包括以下步骤：

a)将获得的铸坯波动统计数据上传云进行液面波动值处理，实现远程数据查看及改判。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤a)中所述获得铸坯波动统计数据的过程具体为：

a1)将L1结晶器液面波动与铸坯对应跟踪值数据引入L2；

a2)将进入L2的结晶器液面波动与铸坯对应跟踪值数据引入L3，并分区间进行波动次数统计，获得L3铸坯波动统计数据。

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，步骤a1)中所述铸坯对应跟踪值数据包括铸坯号及其他基础信息。

4.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，步骤a2)中所述分区间的个数为三个，分别为：

20mm＜结晶器液面波动≤30mm区间、30mm＜结晶器液面波动≤50mm区间和＞50mm区间。

5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤a)中所述云为阿里云。

6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤a)中所述液面波动值处理采用卡方分箱算法。

7.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，采用卡方分箱算法进行液面波动值处理的过程具体为：

第零步：预先设定一个卡方的阈值；

第一步：初始化；

根据要离散的属性对实例进行排序；每个实例属于一个区间；

第二步：合并区间；

(1)计算每一对相邻区间的卡方值；

(2)将卡方值最小的一对区间合并。

8.根据权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述第二步步骤(2)中，区间合并的公式为：

其中，A_ij为第i区间第j类的实例的数量，E_ij为A_ij的期望频率。

9.根据权利要求8所述的识别方法，其特征在于，所述E_ij＝(Ni×Cj)/N；

其中，N是总样本数，Ni是第i组的样本数，Cj是第j类样本在全体中的比例。

10.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，步骤a)中所述液面波动值处理后，远程数据展示在线上应用页面上并能够实时改判。