[发明专利]一种基于倾向性异质装袋算法的钢材质量预测方法

摘要

本发明提供一种基于倾向性异质装袋算法的钢材质量预测方法，属于钢材自动生产技术领域，包括如下步骤：S1：数据预处理；S2：特征提取；得到具有主成分特征的数据集；S3：对数据进行分类；部分作为训练样本集，部分作为测试样本集；S4：构建基于Bagging的集成学习模型；S5：利用训练样本集对步骤S3中构建的集成学习模型进行训练；利用测试样本集对步骤S4中构建的集成学习模型进行测试；S6：使用步骤S5得到的集成学习模型对钢材生产过程中的数据分类，得到分类结果，根据分类结果预测钢材质量。本发明提供的上述预测方法，对钢材生产中采集到的数据进行了特征分析和提取，并且通过对集成学习模型进行改进，提高了预测的准确率和预测稳定性。