[发明专利]一种基于串/并行集成学习框架的带钢表面质量缺陷分类器及其分类方法有效
| 申请号： | 201910351038.6 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110135477B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 曾亮;常雨芳;黄文聪;徐操 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于串/并行集成学习框架的带钢表面质量缺陷分类器及其分类方法，具体包含：一种基于串/并行集成学习框架的分类器结构，与该分类器结构相适应的缺陷合并和分级方法，以及缺陷规则表构建方法。与传统技术相比，本发明具有以下优点：基于串/并行集成学习框架的分类器改变常用的“将多个分类器简单并行，然后通过加权投票确定最终分类结果”的思路，把传统的并行分类器结构改造成独特的串/并行集成结构。通过充分融合最新的机器学习分类识别技术、缺陷产生机理和人工经验规则，辅以与分类器结构相适应的缺陷合并和分级方法，进一步提高了带钢表面质量缺陷分类识别的准确度，并改善了分类器的自学习能力、实时性能和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 并行 集成 学习 框架 带钢 表面 质量 缺陷 分类 及其 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于串/并行集成学习框架的带钢表面质量缺陷分类器，其特征在于，分类器为自上而下分的三层串行结构，包含规则表和机器学习分类器，具体是：上层是规则表，中间层是多个并行的机器学习分类器，下层是规则表或单一机器学习分类器；规则表在结构上体现为一种二维表，具体包含两列，分别是序号和对规则具体内容的描述；规则表的行数由规则数量决定。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖北工业大学，未经湖北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910351038.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
