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申请/专利权人：冶金自动化研究设计院有限公司
摘要：一种基于机器学习的火车车轮尺寸测量误差校正方法，属于自动检测技术领域。使用手持3D多线激光扫描仪对车轮进行扫描；按照截面序号、角度、踏面直径计算值、左辋高计算值、右辋高计算值、踏面直径真值、左辋高真值、右辋高真值的格式,用程序将上述真值和计算值整合成一个数据集；对模型进行训练；将测试数据输入到训练好的网络模型中，经过BP神经网络前向传播，并根据之前每一列的最大最小值进行反归一化，得到计算值相应的预测值，预测值相比计算值更接近真值，从而达到误差校正的效果。优点在于，解决了最终的尺寸测量结果包含一个系统误差等问题。
主权项：1.一种基于机器学习的火车车轮尺寸测量误差校正方法，其特征在于，包括如下步骤：1使用手持3D多线激光扫描仪对车轮进行扫描，通过尺寸计算程序得到火车车轮的踏面直径、左辋高、右辋高，并将其作为真值记录下来；同时，利用设计的三维激光测量系统重构车轮点云，计算相应角度下的踏面直径、左辋高、右辋高，并将其作为计算值记录下来；2按照截面序号、角度、踏面直径计算值、左辋高计算值、右辋高计算值、踏面直径真值、左辋高真值、右辋高真值的格式,用程序将上述真值和计算值整合成一个数据集，并将数据集按照2:1的比例划分为训练数据集和测试数据集；3对模型进行训练，步骤如下：1先初始化神经网络参数，包括权值weights、学习率lr、迭代次数iterators、batchsize，然后判断是否有训练好的模型，若有则跳转到4；若没有则往下开始训练模型；2首先按照各列数据的最大值和最小值，将数据归一化到-1,1的范围，接着开始迭代训练:a判断迭代次数是否达到设定值，是则跳出训练，否则继续往下执行；b随机打乱所有训练样本的顺序，每次按照batchsize设定的大小取训练数据，将每次取到的数据放入模型中，对模型权值进行一次更新；直到取完所有的训练数据，跳转到a；3训练完毕后，将模型保存起来；4将测试数据输入到训练好的网络模型中，经过BP神经网络前向传播，并根据之前每一列的最大最小值进行反归一化，得到计算值相应的预测值，预测值相比计算值更接近真值，从而达到误差校正的效果。
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