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1、第30卷第1期东北大学学报(自然科学版)Vol130,No.12009年1月JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Jan.2009基于多级SVM的回转窑烧结状态识别方法1,22,32,3姜慧研,周晓杰,柴天佑(1.东北大学软件学院,辽宁沈阳 110004;2.东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,辽宁沈阳 110004;3.东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳 110004)摘 要:提出了一种新的基于多级SVM分类器的设计方法,并将该方法应用于回转窑的正
2、常烧结、过烧结和欠烧结3种烧结状态的识别·即首先利用改进的双快速行进法从烧结图像中分割出物料区、黑把子区、火焰区、充分燃烧区等关心区域(ROIs),然后从ROIs中提取颜色、形状与纹理等特征,基于One2Versus2Another方法建立烧结状态预处理分类器模型,进行烧结状态的多类别分类;其次研究预处理分类器出错样本点的分布,将容易混淆的样本点作为一类;最后基于多级SVM方法重新建立分类器模型,进行烧结状态的分类·实验证明该方法快速、准确、推广性强·关 键 词:烧结状态;SVM;模式识别;回转窑中图分类号:TP3
3、91.41文献标识码:A文章编号:100523026(2009)0120054204RecognitionBasedonMultilevelSVMforDifferentSinteringStatesinRotaryKiln1,22,32,3JIANGHui2yan,ZHOUXiao2jie,CHAITian2you(1.SchoolofSoftware,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China;2.KeyLaboratoryofIntegratedAutomation
4、ofProcessIndustry,MinistryofEducation,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China;3.AutomationResearchCenter,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China.Correspondent:JIANGHui2yan,E2mail:hyjiang@mail.neu.edu.cn)Abstract:AnewdesignmethodbasedonmultilevelSVMclas
5、sifierispresentedtorecognizethenormalsintering,oversinteringandundersinteringstatesinrotarykiln.TheROIs(regionsofinteresting)weresegmentedfromtheimagesofsinteredmaterialsbyanimproveddual2fastmarchingmethod,includingthezonesofmaterials,blackbar,flameandfullcalc
6、ination.Then,thecharacteristicsofcolour,shapeandveinwereextractedfromROIstodevelopapre2treatedclassifiermodelbasedonOne2Versus2Anothermethodtoclassifythedifferentsinteringstates.Thedistributionofwrongsamplepointsprovidedbythepre2treatedclassifierwasstudied,and
7、thesamplepointsthatareeasytoconfusewitheachotherwereclassifiedasthesameclass.BasedonthemultilevelSVM,anewclassifiermodelwasthusredevelopedfordifferentsinteringstates.Theexperimentalresultsshowedthatthenewmodelisfastandaccuratewithwideapplications.Keywords:sint
8、eringstate;SVM(supportvectormachine);patternrecognition;rotarykiln熟料烧结回转窑是生产氧化铝的重要设备,乏定量分析和科学依据·其烧结状态直接关系到回转窑工作的稳定性和产在回转窑的烧结过程中,影响系统特性的要品的质量·但是,由于在烧结过程中回转窑一直处素之间存在着非常复杂的非线性关系,无法建立于
