本發(fā)明提供一種基于特征向量和Adaboost集成模型的結(jié)晶器漏鋼預(yù)報(bào)方法,屬于鋼鐵冶金連鑄檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法提取結(jié)晶器銅板溫度速率異常區(qū)域的可視化特征,并利用Adaboost集成模型對可視化特征組成的特征向量進(jìn)行分類,從而檢測和預(yù)報(bào)結(jié)晶器漏鋼。本發(fā)明提供的預(yù)報(bào)方法通過結(jié)晶器銅板溫度速率可視化熱像圖,構(gòu)建包含黏結(jié)區(qū)域靜態(tài)與動態(tài)特征的特征向量,通過Adaboost集成模型對特征向量進(jìn)行分類,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)結(jié)晶器漏鋼的檢測和預(yù)報(bào)。該方法基于Adaboost集成模型對結(jié)晶器漏鋼進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和預(yù)報(bào),能夠在保證漏鋼全部報(bào)出的前提下,同時(shí)降低誤報(bào)率,有效提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。
聲明:
“基于特征向量和Adaboost集成模型的結(jié)晶器漏鋼預(yù)報(bào)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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