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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种基于带噪学习的珠光体球化智能评级方法，包括如下步骤：收集耐热钢金相图像，组成原始数据集；在原始数据集上训练深度学习模型，以获得噪声过滤模型；设置置信阈值，使用噪声过滤模型将原始数据集分为噪声样本和正确样本；在正确样本集合上训练深度学习模型，获得分类模型；使用分类模型进行珠光体球化评级；本发明与常规的基于深度学习的珠光体球化评级方法相比，可有效降低标签噪声带来的负面影响，提高了珠光体球化评级的效率和准确率。
主权项：1.一种基于带噪学习的珠光体球化智能评级方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集耐热钢金相图像，组成原始数据集，根据其球化等级，对图像进行标注；步骤S2、在原始数据集上，训练深度学习模型，获得噪声过滤模型，该噪声过滤模型为多分类模型，深度学习模型为ResNet模型；步骤S3、将噪声过滤模型数据集中的噪声样本和正确样本进行区分；步骤S4、使用正确样本再次训练深度学习模型，获得分类模型；步骤S5、使用分类模型进行耐热钢珠光体球化评级；所述的步骤S3包括如下步骤：S3.1.设置某一置信阈值t，该阈值的取值范围是： 其中，t为所述置信阈值，C为数据集的类别总数；S3.2.使用噪声过滤模型，输出对所有样本所有类别的置信度，具体为: 其中，softmaxzi是模型输出的置信度，zi是噪声过滤模型中最后一层的输出，C是数据集中的类别总数；S3.3.依次选择每个样本，查看其原始标注，确定该样本所属类别i，若噪声过滤模型对该样本在类别i的输出置信度小于设定的置信阈值，则该样本为噪声样本，反之为正确样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于带噪学习的耐热钢珠光体球化智能评级方法
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