[发明专利]一种基于特征向量和Adaboost集成模型的结晶器漏钢预报方法有效
| 申请号： | 202111140316.7 | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN113814369B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 王旭东;王砚宇;段海洋;姚曼 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | B22D11/18 | 分类号： | B22D11/18;G06V10/764;G06V10/774 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征向量和Adaboost集成模型的结晶器漏钢预报方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。该方法提取结晶器铜板温度速率异常区域的可视化特征，并利用Adaboost集成模型对可视化特征组成的特征向量进行分类，从而检测和预报结晶器漏钢。本发明提供的预报方法通过结晶器铜板温度速率可视化热像图，构建包含黏结区域静态与动态特征的特征向量，通过Adaboost集成模型对特征向量进行分类，进而实现结晶器漏钢的检测和预报。该方法基于Adaboost集成模型对结晶器漏钢进行实时检测和预报，能够在保证漏钢全部报出的前提下，同时降低误报率，有效提高预报准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征向量 adaboost 集成 模型 结晶器 预报 方法 | ||
【主权项】：
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