[发明专利]基于Catboost K折交叉验证的焊点异常识别系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于Catboost K折交叉验证的焊点异常识别系统及方法，它的数据预处理模块用于对焊接机器人在预设时间段内形成的焊点数据源进行数据预处理；机器学习建模模块用于采用Catboost算法对训练集数据进行训练，并在该算法的基础上增加K折交叉验证，得到训练集的焊点异常识别规则，通过机器学习获取相应训练集的异常识别预测模型；参数调整模块用于通过调整Catboost算法中的参数；机器学习预测模块用于将训练集的焊点异常识别预测模型对测试集数据进行异常识别预测，获得测试集的焊点正常或异常状态。本发明通过大数据数理统计分析手段，通过机器学习算法进行焊点异常判断，对比人工抽样检查焊点异常判断，该机器学习算法具有更高的有效性。