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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种基于多目标分形进化网络的金相组织识别方法，涉及钢铁材料图像识别领域。本发明基于分形维数偏差的数据迁移方法，将具有分形特征的织物纹理图像进行数据迁移，第一次扩充金相组织图像数据量；基于金相组织数据，通过生成对抗网络生成新数据进行第二次金相组织图像数据的扩充；将扩充后的数据输入分形网络对其训练实现金相组织识别，在训练过程中，采用多目标差分进化算法优化分形网络，得到帕累托最优解；最后，采用基于距离的方法确定Knee点，以获得金相组织识别模型，从而实现对实际应用时输入的金相组织图像进行金相组织识别。解决了金相组织识别难且数据量少，数据类型不平衡的问题，提高了金相组织识别准确率。
主权项：1.一种基于多目标分形进化网络的金相组织识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：收集不同类别的金相组织图像，建立原始金相组织数据集，并将该数据集按照预设比例划分为训练数据集和测试数据集；求取训练数据集中每幅金相组织图像的分形维数DB；建立织物纹理图像数据集，计算织物纹理图像数据集中每幅图像的分形维数基于DB和向训练数据集中迁移织物纹理图像，对原始训练数据集进行一次样本数据量扩充；将已扩充数据量的训练数据集中的数据输入分形网络，并在训练分形网络的过程中采用多目标差分进化算法优化分形网络，逐渐找到帕累托最优解；从帕累托最优解中确定Knee点，获得金相组织识别模型；利用已扩充数据量的训练数据集对金相组织识别模型进行训练，获得训练好的金相组织识别模型；应用训练好的金相组织识别模型对输入的金相组织图像进行金相组织识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于多目标分形进化网络的金相组织识别方法
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