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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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    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
    % l1 L) \" I3 O* Z$ O1 D
    6 f* n# H& B# I8 s' r- W- D% X+ v7 N
    * j/ T3 I8 [: V6 x$ t2 f- D
    :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
    % }( k8 q6 n8 V; z; Yost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! v+ r- d/ x. O& L: \4 v- R
    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
    5 ?9 M1 k3 Q3 h2 T2.08%.
    ( D9 j0 A' |/ P7 Z2 W' D
    0 b7 Y0 V5 l5 v/ G! T9 P0 E- K- @" k# p
    4 A3 R0 c: X% W3 \$ _9 ]

    基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类.pdf

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