【摘 要】
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不同于现有检测方法,利用CA砂浆脱空和非脱空情况下采集到的声音信号不同,提出把机器学习领域中的GBRT算法应用到CA砂浆脱空检测领域。利用脱空和非脱空情况下采集到的数据,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271383);华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目(1511314017)
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不同于现有检测方法,利用CA砂浆脱空和非脱空情况下采集到的声音信号不同,提出把机器学习领域中的GBRT算法应用到CA砂浆脱空检测领域。利用脱空和非脱空情况下采集到的数据,使用GBRT算法训练出一个二分类模型;通过对输入数据做类别决策,判断对应的采集位置是否脱空。介绍算法原理,并结合CA砂浆脱空问题,分析模型的使用技巧;引入其他主流机器学习分类算法进行比较分析。实验结果证明,GBRT算法构造的模型性能较好,在CA砂浆脱空检测领域具有应用前景。
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