[发明专利]一种基于深度随机森林的钢板板形异常识别方法在审
| 申请号： | 201911356131.2 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111126490A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 刘强;常学敏 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度随机森林的钢板板形异常识别方法，涉及钢板板形异常识别技术领域，本发明首先采集钢板的厚度数据集和板形质量标签，计算钢板的相对厚度数据集，并对相对厚度数据集进行上采样或下采样，得到每一块钢板长度方向和宽度方向采样点一致的钢板，对相对厚度数据集进行归一化处理；然后以表征钢板的相对厚度的特征向量为输入、钢板的板形质量标签为输出，利用训练样本集以及验证样本集构建并训练基于深度随机森林的钢板板形异常识别模型，得到最优深度随机森林的模型；最后采集待检测钢板的厚度数据集，计算并将表征待检测钢板的相对厚度的特征向量输入最优深度随机森林模型，得到其板形质量标签。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 随机 森林 钢板 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
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