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公开(公告)号：CN116664927A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310593590.2
申请日：2023-05-24
Applicant: 辽宁科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种具有数据分布优化的钢带表面缺陷分类方法，包括，以钢带表面缺陷数据库为训练样本集合，构建用于训练的代表样本集和辅助样本集，计算辅助样本集中每一个样本在代表样本集中的辅助权重，根据代表样本集和辅助样本集，构建正类样本集和负类样本集，描述正类样本与负类样本之间的数据分布，构建具有数据分布优化的分类训练模型，对分类训练模型进行训练，获得最优分类超平面，根据最优分类超平面，确定分类预测模型，将未知类型的钢带表面缺陷样本输入到分类预测模型中，输出缺陷类型结果；本发明实现数据分布的优化，提升泛化性能和分类精度，保障分类效率。
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