基于改进的随机森林算法的烧结状态短期预测

摘要：

充分利用烧结机尾断面的火焰图像所蕴含的有效信息,利用随机森林算法对烧结状态进行短期预测,该算法在工程上具有可行性.为改善随机森林中重要性较低的属性对分类结果的影响,提出了一种基于概率决策的随机森林改进算法,实现对烧结机尾断面火焰状态的短期预测.首先,对300张烧结断面火焰图像进行统一预处理,将获得的10个图像几何特征作为输入量;其次,对提取到的10个图像几何特征进行K均值聚类和模糊C均值聚类,根据聚类结果的准确率赋予叶子节点处各个类别出现的概率;最后,实验验证了优化的随机森林算法能提高对烧结状态分类的准确性.

关键词：火焰图像、K均值分割、几何特征、随机森林

所属期刊栏目：59

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：高端钢铁联合研究基金F2019209323

在线出版日期：2022-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：372-378