申请/专利权人：南昌航空大学

申请日：2021-02-18

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN112836433B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G01B17/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.14#授权;2021.06.11#实质审查的生效;2021.05.25#公开

摘要：本发明公开了一种高温合金晶粒尺寸识别模型的构建方法及系统、高温合金晶粒尺寸的识别方法及系统。该构建方法包括：获取高温合金晶粒的原始样本集，原始样本为高温合金晶粒的超声波特征参数，标签为晶粒尺寸；根据原始样本集，基于高斯分布获得扩充虚拟样本；判断第二预测模型的预测精度是否高于第一预测模型的预测精度，如果是，则确定扩充虚拟样本为有效虚拟样本；其中，第一预测模型为采用原始样本集训练得到的机器学习模型，第二预测模型为采用原始样本集以及扩充虚拟样本训练得到的机器学习模型；采用原始样本集以及有效虚拟样本所构成的重构样本集训练高温合金晶粒尺寸识别模型。本发明扩充了样本量，提高了晶粒尺寸识别的准确度和有效性。

主权项：1.一种高温合金晶粒尺寸识别模型的构建方法，其特征在于，包括：获取高温合金晶粒的原始样本集，所述原始样本集由标签为晶粒尺寸的高温合金晶粒超声波特征参数样本构成；根据原始样本集，采用基于高斯分布的多分布整体趋势扩散法获得扩充虚拟样本；判断第二预测模型的预测精度是否高于第一预测模型的预测精度，并在第二预测模型的预测精度高于第一预测模型的预测精度时，确定所述扩充虚拟样本为有效虚拟样本；其中，所述第一预测模型为采用所述原始样本集训练得到的机器学习模型，所述第二预测模型为采用所述原始样本集以及所述扩充虚拟样本训练得到的机器学习模型；采用所述原始样本集以及所述有效虚拟样本所构成的重构样本集训练高温合金晶粒尺寸识别模型；其中，所述根据原始样本集，采用基于高斯分布的多分布整体趋势扩散法获得扩充虚拟样本，具体包括：基于所述原始样本集，采用基于高斯分布的多分布整体趋势扩散法生成虚拟样本；根据所述原始样本集，采用基于高斯分布的多分布整体趋势扩散法计算高温合金晶粒超声波特征参数的可接受边界以及晶粒尺寸的可接受边界；筛选所述虚拟样本中高温合金晶粒超声波特征参数位于高温合金晶粒超声波特征参数可接受边界内且晶粒尺寸位于晶粒尺寸可接受边界内的虚拟样本作为所述扩充虚拟样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南昌航空大学 高温合金晶粒尺寸识别模型的构建方法及尺寸识别方法

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