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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校
摘要：本发明公开一种基于LDS‑DBTA‑Adaboost的热轧板凸度诊断方法，涉及轧钢自动化技术领域。针对生产数据存在的数据不均衡的问题，提出一种基于局部密度的过采样合成方法来扩大样本容量，在此基础上，提出了一种新的DBTA框架，将多分类问题转化为二元分类问题以简化分类过程，并结合Adaboost作为基分类器，最终提出了LDS‑DBTA‑Adaboost板凸度故障诊断框架，解决了针对热轧板凸度故障诊断中的多分类数据不平衡情况下预测诊断精度不高的局限性，提高了诊断的计算速度，以更简单的结构提高故障诊断准确性，使其适合大规模数据集和实时应用。
主权项：1.一种基于LDS-DBTA-Adaboost的热轧板凸度诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集热轧生产线的生产数据，并对生产数据进行筛选得到多类不平衡数据集；S2、对多类不平衡数据集中的生产数据进行预处理及分类编码，得到编码后的不平衡数据集；S3、按照设定比例将编码后的不平衡数据集划分为训练集和测试集；S4、采用基于局部密度的过采样合成数据LDS方法对训练集中不同类别的生产数据进行处理，使不同类别的生产数据在数量上达到平衡，得到采样合成数据LDS方法处理后的训练集；S5、选择一个基学习器，并利用采样合成数据LDS方法处理后的训练集对基学习器进行设定迭代次数的训练，将每次迭代过程中训练得到的基学习器集成为一个强分类器；S6、基于得到的强分类器，利用多类可分解二叉树算法DBTA对测试集中的生产数据进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于LDS-DBTA-Adaboost的热轧板凸度诊断方法
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