[发明专利]基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法及系统

权利要求书

1.一种基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，包括：

采用粒子群算法对若干类型的分类模型的预设参数进行寻优，得到基于各自最优预设参数的最优分类模型，其中，粒子的适应度采用基于所述粒子训练得到的分类模型的准确度来确定，用于训练所述分类模型的样本为环境参数，标签为不锈钢是否开裂；

采用各最优分类模型根据不锈钢的环境参数对所述不锈钢是否开裂进行预测，得到各最优分类模型的预测结果；

基于各预测结果确定所述不锈钢是否发生开裂。

2.根据权利要求1所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，所述分类模型包括RF分类模型、XGBoost分类模型、SVM分类模型中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，所述RF分类模型和所述XGBoost分类模型的预设参数均包括决策树的数量以及树的最大深度；所述SVM分类模型的预设参数包括误差的宽容度以及核函数自带参数σ。

4.根据权利要求2所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，在所述基于各预测结果确定所述不锈钢是否发生开裂之前，还包括：

采用NBM分类模型和/或ELM分类模型分别根据不锈钢的环境参数对所述不锈钢是否开裂进行预测，得到各分类模型的预测结果。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，粒子适应度的计算方法包括：

将训练集分为n份，其中，n为大于等于2的整数；

轮流取n-1份训练分类模型，1份验证模型，计算n次测试得到平均准确度，其中，所述分类模型中的预设参数由所述粒子提供，所述平均准确度为所述粒子的适应度，所述适应度越高的粒子越优秀。

6.根据权利要求1或3所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，所述基于各预测结果确定所述不锈钢是否发生开裂，具体包括：

由各预测结果以硬投票的方式给出最终预测结果。

7.根据权利要求1所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，所述环境参数包括温度、氯含量和氧含量。

8.根据权利要求7所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法，其特征在于，在训练分类模型之前，还包括：

对样本数据中的氯含量和氧含量均做对数变换；

分别对样本数据中的温度以及对数变换后的氯含量和氧含量进行归一化处理。

9.一种基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别系统，其特征在于，包括：

优化分类模型确定模块，用于采用粒子群算法对若干分类模型的预设参数进行寻优，得到基于各自最优预设参数的最优分类模型，其中，粒子的适应度采用基于所述粒子训练得到的分类模型的准确度来确定，用于训练所述分类模型的样本为环境参数，标签为不锈钢是否开裂；

分类模型预测模块，用于采用各最优分类模型根据不锈钢的环境参数对所述不锈钢是否开裂进行预测，得到各最优分类模型的预测结果；

开裂情况确定模块，用于基于各预测结果确定所述不锈钢是否发生开裂。

10.根据权利要求9所述的基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别系统，其特征在于，

所述优化分类模型确定模块中的分类模型包括RF分类模型、XGBoost分类模型、SVM分类模型中的至少一种；所述RF分类模型和所述XGBoost分类模型的预设参数均包括决策树的数量以及树的最大深度；所述SVM分类模型的预设参数包括误差的宽容度以及核函数自带参数σ；

所述分类模型预测模块还用于采用NBM分类模型和/或ELM分类模型分别根据不锈钢的环境参数对所述不锈钢是否开裂进行预测，得到各分类模型的预测结果。