基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类

杨利霞

基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类

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6 o) h* Z" C, k5 }" O:针对环抛机盘面钝化程度难以识别的问题,该文提出 了 一 种 基 于 灰 度 共 生 矩 阵(grayＧlevelcoＧoccurrencematrix,GLCM)和 Adabo
5 P! ]: b( y/ X/ ?8 d1 Nost分类器的分类方法.首先获取盘面状态图像,利用 GLCM算法对环抛机盘面纹理图像进行特征提取,将 GLCM 的４个二阶统计量输入至Adaboos
t分类器进行训练,得到可以识别盘面未钝化和已钝化图像的图像分类器.经过试验数据分析,确定了 GLCM 用于环抛机盘面钝化程度分类的最优参数为点对间距离d＝１１、度级数k＝１６,其分类正确率可达９８．３％,较 LBP算法分类正 确 率 升 高 ９．５％,较 PNN 算 法 分 类 正 确 率 升高
２．０８％.
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