[发明专利]一种冶金成球过程中的分类判别系统有效
申请号: | 201611218510.1 | 申请日: | 2016-12-26 |
公开(公告)号: | CN106845522B | 公开(公告)日: | 2020-01-31 |
发明(设计)人: | 李杰;刘卫星;杨爱民;李慧;梁精龙;周齐 | 申请(专利权)人: | 华北理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 063210 河北省唐山市曹妃甸区*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | 本发明是涉及一种冶金成球过程中的分类判别系统,该系统主要由聚类分类模块和判别优化模块构成,所述的聚类分类模块主要包含动态聚类单元和SVM分类单元:首先由动态聚类的方式得到一组初始标签,再以此初始标签为基础构建SVM分类模型,所述的判别优化模块主要包括判别单元和Fisher优化单元:判别单元对SVM分类与上一近邻分类两次得到的分类结果进行判别:若两次分类结果一致,则可以直接得到最优的分类方式;若两次分类结果不一致,则Fisher优化单元利用Fisher判别原理优化出基础类别,然后再以基础类别作为初始标签构建SVM分类模型,反复经过SVM分类和Fisher判别优化最终得到一种最优的分类方式,进而完成对球团样本的分类判别筛选工作。 | ||
搜索关键词: | 一种 冶金 过程 中的 分类 判别 系统 | ||
【主权项】:
1.一种冶金成球过程中的分类判别系统,其特征在于包括聚类分类模块和判别优化模块,聚类分类模块由动态聚类单元和SVM分类单元组成,判别优化模块由判别单元和Fisher优化单元组成;所述的动态聚类单元采取动态聚类方式得到初始标签,然后由所述的SVM分类单元以初始标签为基础建立SVM分类模型,所述的动态聚类单元采取球团的性能指标,SVM分类单元使用球团的理化指标;所述的判别单元首次判别是对所述的SVM分类单元与动态聚类单元所得两次分类结果的一致性进行判别;所述的判别单元非首次判别是对所述的SVM分类单元与Fisher优化单元所得两次分类结果的一致性进行判别;/n所述冶金成球过程中的分类判别系统的控制方法包括如下步骤:/n第一步、动态聚类单元利用动态聚类方式针对成球试验产生的球团样本选择初始凝聚点和初始分类,计算初始分类的重心,然后检验每一个样品到类别的重心距离,根据距离远近进行划类别,逐一验证所有样品,迭代修改,直到没有样品需要移动为止;/n第二步、SVM分类单元在第一步得到的初始标签的基础之上建立SVM分类模型;/n第三步、判别单元针对SVM分类模型所得分类方式与上一近邻分类所得分类方式,即动态聚类单元所得分类方式进行判别,判断两种分类方式的结果是否一致:若两次分类结果一致,则直接可以得到最优分类方式;若两次分类结果不一致,则执行第四步;/n第四步、Fisher优化单元利用Fisher判别原理优化出基础类别,再以基础类别作为初始标签构建SVM分类模型,针对SVM分类模型所得分类方式与上一近邻分类所得分类方式,即Fisher判别原理优化所得分类方式进行判别,判断两种分类方式的结果是否一致:若两次分类结果一致,则得到最优分类方式;若两次分类结果不一致,则再次执行本步骤;/n第五步、不断重复第四步,检验准确率,直到准确率良好产生一个最优的分类方式。/n
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