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基于不平衡数据的热轧板凸度质量分类方法研究
1
作者
王晓宇
张欣
+1 位作者
孙杰
陈树宗
《塑性工程学报》
北大核心
2025年第8期107-117,共11页
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...
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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职称材料
题名
基于不平衡数据的热轧板凸度质量分类方法研究
1
作者
王晓宇
张欣
孙杰
陈树宗
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
出处
《塑性工程学报》
北大核心
2025年第8期107-117,共11页
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)。
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。
关键词
质量分类
不平衡数据
局部密度过采样
热轧板凸度
Keywords
quality classification
imbalanced data
local density sampling
hot-rolled strip crown
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
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于不平衡数据的热轧板凸度质量分类方法研究
王晓宇
张欣
孙杰
陈树宗
《塑性工程学报》
北大核心
2025
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