公开(公告)号：CN112257942A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011177708.6

申请日：2020-10-29

Applicant: 中国特种设备检测研究院

Inventor： 曹逻炜 ,  刘军民 ,  杜玉倩 ,  蔡起衡 ,  李光海

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种应力腐蚀开裂预测方法及系统，方法包括：根据训练集确定最优ELM分类器个数m；根据最优ELM分类器个数m、训练集和测试集确定m个分类器；采用集成学习中的Adaboost算法，将m个ELM分类器进行叠加，获得AdaELM集成预测分类器；将待测试样本数据输入AdaELM集成预测分类器进行预测，获得应力腐蚀开裂预测结果。本发明采用集成学习中的Adaboost算法将m个ELM分类器进行叠加，既提升了AdaELM集成预测分类器的性能，又避免了ELM算法自身的不稳定性，进而以提高应力腐蚀开裂预测的准确性。

公开(公告)号：CN113052207A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110258345.7

申请日：2021-03-10

Applicant: 中国特种设备检测研究院

Inventor： 曹逻炜 ,  蔡起衡 ,  李光海

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于Hybrid思想的不锈钢环境开裂判别方法及系统。该方法包括：采用粒子群算法对若干类型的分类模型的预设参数进行寻优，得到基于各自最优预设参数的最优分类模型，其中，粒子的适应度采用基于所述粒子训练得到的分类模型的准确度来确定，用于训练所述分类模型的样本为环境参数，标签为不锈钢是否开裂；采用各最优分类模型根据不锈钢的环境参数对所述不锈钢是否开裂进行预测，得到各最优分类模型的预测结果；基于各预测结果确定所述不锈钢是否发生开裂。本发明对不锈钢开裂情况的预测准确度更高、泛化能力更强。而且，本发明引入了粒子群优化算法来确定各分类模型所需的最优参数，避免了人为给定参数的不科学性。

公开(公告)号：CN112257942B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202011177708.6

申请日：2020-10-29

Applicant: 中国特种设备检测研究院

Inventor： 曹逻炜 ,  刘军民 ,  杜玉倩 ,  蔡起衡 ,  李光海

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开一种应力腐蚀开裂预测方法及系统，方法包括：根据训练集确定最优ELM分类器个数m；根据最优ELM分类器个数m、训练集和测试集确定m个分类器；采用集成学习中的Adaboost算法，将m个ELM分类器进行叠加，获得AdaELM集成预测分类器；将待测试样本数据输入AdaELM集成预测分类器进行预测，获得应力腐蚀开裂预测结果。本发明采用集成学习中的Adaboost算法将m个ELM分类器进行叠加，既提升了AdaELM集成预测分类器的性能，又避免了ELM算法自身的不稳定性，进而以提高应力腐蚀开裂预测的准确性。

公开(公告)号：CN114021432A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111227306.7

申请日：2021-10-21

Applicant: 中国特种设备检测研究院 ,  中国计量大学

Inventor： 蔡起衡 ,  曹逻炜 ,  李光海 ,  王强

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06F111/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开一种应力腐蚀开裂裂纹扩展速率预测方法及系统，本发明首先采用遗传算法利用预处理后的训练集、BP神经网络拓扑结构以及多个种群个体进行优化，获得最优权值和阈值，然后根据预处理后的训练集、最优权值和阈值对BP神经网络拓扑结构进行训练获得最优BP神经网络；最后将验证集中的输入数据输入至所述最优BP神经网络进行预测，获得各输入数据对应的裂纹扩展速率。本发明利用GA寻优算法优化BP神经网络进行裂纹拓展速率预测获得的预测曲线，相比于单独BP神经网络进行裂纹拓展速率预测获得的预测曲线，利用GA寻优算法优化BP神经网络得到的预测曲线与实际曲线拟合度更高。