一种面向不平衡钢卷外形缺陷数据的分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110318870.3
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2021-03-25
申请人：
辽宁科技大学

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著录项信息

专利名称	一种面向不平衡钢卷外形缺陷数据的分类方法
申请号	CN202110318870.3	申请日期	2021-03-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-11	公开/公告号	CN112949749A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	辽宁科技大学	申请人地址	辽宁省鞍山市高新区千山路185号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	辽宁科技大学	当前权利人	辽宁科技大学
发明人	储茂祥;焦玉鹏;向宗继;李良玉;汪淼
代理机构	鞍山嘉讯科技专利事务所（普通合伙）	代理人	张群

摘要

一种面向不平衡钢卷外形缺陷数据的分类方法，1：针对钢卷外形缺陷图像数据组成的训练样本集，获取每一类缺陷样本子集在核映射空间上的稀疏化描述；2：在核映射空间上建立新的多类钢卷外形缺陷分类训练模型，新的多类分类训练模型由每一类钢卷外形缺陷的二分类子模型组成，3：建立新的多类钢卷外形缺陷分类预测模型；4：利用钢卷外形缺陷训练样本集和测试样本集对所有的钢卷外形缺陷二分类子模型和预测模型进行训练，获得模型的最优参数；5：将未知类别的钢卷外形缺陷样本输入到新的多类分类预测模型中，完成缺陷的自动识别。实现了小样本数据下的缺陷钢卷外形和正常钢卷外形的自动分类识别，同时解决了不平衡数据下的分类问题。

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