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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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    自我介绍
    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。

    群组2018美赛大象算法课程

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

    : U+ J0 j$ s( b1 a. Y9 h1 }  G- _0 V

    2 @3 b$ {5 ?9 _# ]3 M: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
    ! v$ h3 J; i. O6 Q4 p- K% {" bost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
    # h& t) y. T" I& }. U- ht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' X6 P4 a: l5 z3 Y
    2.08%.
    % e' g! O, V+ s+ @  [8 w9 e& x& U  m6 v$ d( l' w! T0 U. l
    # T% F0 j# ]& K3 d- K$ d3 x0 d
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    基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类.pdf

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