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[其他资源] 基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-11-20 15:13 |只看该作者 |倒序浏览
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    基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类

    7 t' g% x: D5 w- j; G3 C+ s% s' i( ]& n# m$ v
    5 h( \! o# x: b' V  x6 \% N, l
    :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, @! ?4 G: Z6 v+ q* H! H+ ]! i
    ost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Adaboos7 _4 V+ _4 c: k
    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/ ^9 K* ?6 t  b3 s
    2.08%. % i! Y% a0 C9 U

    . k9 N' z+ s) h1 w) i
    8 M7 [2 C4 B) B
    - ]. S! u$ O& p/ m8 H) A* j6 X# P% k

    基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类.pdf

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