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题名基于不平衡数据的热轧板凸度质量分类方法研究
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作者
王晓宇
张欣
孙杰
陈树宗
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机构
东北大学秦皇岛分校控制工程学院
东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
燕山大学电气工程学院
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出处
《塑性工程学报》
北大核心
2025年第8期107-117,共11页
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基金
国家自然科学基金:资助项目(U21A20117)
辽宁省科技重大专项(2023JH26-10100002)。
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文摘
针对热轧生产过程中板凸度数据分布不平衡,导致传统分类方法在少数类样本识别及分类性能上表现不足问题,提出了一种面向不平衡数据的热轧板凸度质量分类方法。该方法通过局部密度过采样(LDS)对少数类样本进行数据增强,有效提升模型对少数类的识别能力;利用可分解二叉树算法(DBTA)实现复杂多类别问题的高效划分;同时结合Adaboost分类器进一步提高分类的精度和稳定性。实验结果表明,所提方法在评价指标MAUC、G-mean和F1-Macro上分别达到了0.9198、0.9087和0.8739,显著提升了板凸度质量分类的准确性。
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关键词
质量分类
不平衡数据
局部密度过采样
热轧板凸度
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Keywords
quality classification
imbalanced data
local density sampling
hot-rolled strip crown
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分类号
TG334
[金属学及工艺—金属压力加工]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名保持特征的点云迭代简化算法
被引量：4
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作者
宋大虎
李忠科
王忠
许斌
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机构
第二炮兵工程大学理学院计算机教研室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第4期1273-1275,共3页
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基金
国家科技支撑计划资助项目(2009BAI81B00)
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文摘
提出了一种特征保持的三维点云迭代简化算法。首先对点云模型构造KD树结构,计算采样点的k邻域,然后利用点云模型的局部几何信息作为参数,包括局部采样密度、采样点的精度和曲率,计算评估函数值,迭代删除评估函数值最小的点。实验结果表明,算法在简化点云数据的同时,能有效去除噪声数据,而且很好地保留了原始模型的特征信息。
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关键词
点云简化
曲率
局部采样密度
评估函数
特征保持
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Keywords
point cloud simplification
curvature
local sampling density
evaluation function
feature-preserving
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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