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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
    ! F1 K" ^+ ^! q1 a% Z3 U. e

    , i; B: F7 L3 L  U2 Y
    8 `. S( l5 ?9 o) X8 c' F- x: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 Adabo7 w" R' u4 H8 B1 T  T8 g" 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Adaboos
    : S1 m6 O8 A# @2 w7 {8 N" b# Bt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$ L6 L3 H0 `+ q3 W8 {* X
    2.08%.
    # J: O( d$ _' C6 s7 ], c  U$ F! c7 l& U4 V) E/ y

    ; l3 y9 k9 q/ e+ O( s
    ( u, V, f) i$ p/ s( A* r

    基于 Adaboost算法的环抛机盘面钝化程度分类.pdf

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