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基于信息融合和多粒度级联森林模型的挖掘机作业阶段智能识别

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为了解决挖掘机作业阶段识别方法可靠性较低的问题,提出了一种基于信息融合和多粒度级联森林模型(information fusion and multi-granularity cascade forest model,IFMCFM)的智能识别方法.利用信息融合技术将挖掘机作业阶段的类别概率向量与高重要度特征进行融合,形成新的识别特征;将新特征输入级联森林模型,采用不同比例的训练集对模型进行训练并对识别结果进行分析;将IFMCFM的识别结果与DAGSVM(directed acyclic graph support vector machine,有向无环图支持向量机)、PCA-SVM(support vector machine based on principal component analysis,基于主成分分析的支持向量机)、LIBSVM(library for support vector machines,支持向量机库)和LSTM(long short-term memory,长短期记忆)的识别结果进行对比.研究结果表明:当训练集比例为80％时,IFMCFM的识别准确率、召回率和F1(精确度和召回率的调和平均数)指标分别为95.00％,95.17％和95.02％,识别效果较优;相比于其他识别模型,IFMCFM的识别准确性和可靠性最高.IFMCFM可以有效地识别挖掘机作业阶段,具有较高的应用价值.
Working stage identification of excavators based on information fusion and multi-granularity cascaded forest model

excavatorworking stagesintelligent identificationinformation fusionmulti-granularity cascade forest model

苏德赢、王少杰、卜祥建、饶红艳、侯亮

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厦门大学萨本栋微米纳米科学技术研究院, 福建厦门 361102

挖掘机 作业阶段 智能识别 信息融合 多粒度级联森林模型

国家重点研发计划资助项目国家重点研发计划资助项目国家自然科学基金面上项目国家自然科学基金面上项目福州市科技计划项目

2020YFB17099012020YFB170990451975495519054602022-P-022

2024

10.3785/j.issn.1006-754X.2024.03.302

工程设计学报
浙江大学 中国机械工程学会

工程设计学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.694
ISSN：1006-754X
年,卷(期)：2024.31(1)
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