基于异构集成学习的棉纱纱疵定量分析方法

为解决当前棉纱纱疵定量分析方法精度低、可靠性差的问题,提出一种基于异构集成学习的纱疵定量分析方法。首先,建立基于电容传感器的纱疵检测二维动态仿真模型,分析纱疵尺寸对纱疵信号的影响规律。其次,针对非平稳、非线性的纱疵信号难处理以及纱疵量化特征不明显的问题,采用时域分析方法,提取纱疵信号的时域参数作为纱疵定量分析特征,针对传统阈值和数值分析方法对纱疵定量精度低的问题,以支持向量机回归算法和径向基神经网络算法组成初级学习器,集成梯度提升决策树为元学习器,建立用于纱疵定量分析的异构集成学习算法模型。实验结果表明,本文方法比其它单模型回归拟合方法的检测准确率提升约10%,验证了本文方法对纱疵定量分析结果的可靠性。