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申请/专利权人：江苏科技大学

摘要：本发明公开了一种基于改进DBSCAN和决策树的船舶分段涂装工艺设计方法，包括以下步骤：利用拉普拉斯计分法对分段涂装部位的特征进行特征提取，实现涂装部位的特征降维；利用灰狼算法改进的DBSCAN算法对现有分段涂装部位进行聚类分析，形成分段涂装部位的类别；基于聚类的结果，构造训练集和测试集，对决策树算法进行训练，得到分段涂装部位分类模型，基于决策树算法的训练结果，对待涂分段部位进行分类，得到相似分段涂装部位集及其对应的相似分段涂装工艺集；分析影响涂装工艺评价的因素，构造涂装工艺模糊综合评价指标体系，基于模糊综合评价法对相似分段涂装工艺集中的每一条工艺进行评价。本发明为分段涂装工艺的合理制定提供有力手段。

主权项：1.一种基于改进DBSCAN和决策树的船舶分段涂装工艺设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，利用拉普拉斯计分法对分段涂装部位的特征进行特征提取，实现涂装部位的特征降维；S2，利用灰狼算法改进的DBSCAN算法对现有分段涂装部位进行聚类分析，形成分段涂装部位的类别；S3，基于聚类的结果，构造训练集和测试集，对决策树算法进行训练，得到分段涂装部位分类模型，基于决策树算法的训练结果，对待涂分段部位进行分类，得到相似分段涂装部位集及其对应的相似分段涂装工艺集；S4，分析影响涂装工艺评价的因素，构造涂装工艺模糊综合评价指标体系，基于模糊综合评价法对相似分段涂装工艺集中的每一条工艺进行评价，并将评分最高的一条工艺作为工艺设计结果；S2包括以下步骤：S21，设定狼群数n和最大迭代次数Itermax，将DBSCAN的邻域参数ε，MinPts作为狼群个体位置的二维坐标，随机初始化ε，MinPts，生成分段涂装部位聚类结果；S22，根据适应度值划分狼群等级α、β、δ和ω，适应度计算公式为： 式中：avgC为簇内样本间的平均距离，dist·,·用于计算两个样本之间的距离，dcenCi,Cj＝distμi,μj，μ代表簇C的中心点，S23，更新狼群位置，计算更新后个体的适应度值，记录当前代数的最优适应度值Fitbest，若FitbestFitα，则将α狼的适应度值更新为Fitbest，并记录相应的位置，若FitβFitbestFitα，则将Fitbest赋值给β狼，同时将相应的位置更新给β狼，若FitδFitbestFitβ，则将Fitbest和相应的位置更新给δ狼；S24，达到最大迭代次数或全局最优时得到最优ε和MinPts，将其作为DBSCAN的参数，得到船舶分段涂装部位的最终聚类结果。

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百度查询： 江苏科技大学 一种基于改进DBSCAN和决策树的船舶分段涂装工艺设计方法