一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，主要应用于造船业基于水火弯板技术的船体外板整体弯曲成型工艺，其包括以下步骤：a.选定焰道点影响因子；b.处理样本数据，过滤噪声因子；c.通过样本数据计算出分类器所需的相似度、先验概率和证据因子；d.利用朴素贝叶斯分类器对弯板上的点进行判定。本发明利用人工智能分类器对水火弯板烧制点进行分类判定，能有效判断烧制点是否为焰道点，很好的辅助了焰道的生成。
【专利说明】一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及水火弯板【技术领域】，特别涉及一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板 焰道点判定方法。
【背景技术】
[0002]水火弯板也称线状加热成型（lineheating或lineheatofforming)，它是一 种利用金属板局部受热高温冷却后产生的局部热弹塑性变形而达到整体弯曲的一种成型 工艺。水火弯板成形工艺方法于二十世纪五六十年代起源于日本，由于加工快、操作灵活、 不需要其他设备及适于复杂形状的成形加工等优点，被迅速而广泛应用于世界各地的船厂 中，并成为了双曲度外板的主要加工方式。目前几乎所有的双曲度船体外板都是采用水火 弯板工艺形成的。
[0003] 加热船板前需先确定船板肋骨线，再根据确定好的肋骨线来决定火工枪所走的焰 道方向及长度，而焰道线是有一个个焰道点连接而成。由此可见，确定水火弯板焰道点在整 个烧板过程中具有极其重要的作用。现今，多数船厂是依据烧板师傅的经验来获取烧板所 需的焰道点。此方法虽然拥有一定的速度优速，但没有相关理论依据、稳定性也不足，并且 不易归纳、总结与传承，不利于成形化、规模化发展。
【发明内容】
[0004] 本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷（不足），提供一种基于朴素贝 叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，快速准确的判定水火弯板焰道点。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
[0006] -种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，主要应用于造船业基于 水火弯板技术的船体外板整体弯曲成型工艺，包括以下步骤：
[0007] (1)确定焰道点选取的影响因子；
[0008] (2)处理样本数据，去除噪声样本点；
[0009] (3)通过过滤后的样本数据计算朴素贝叶斯分类器所需的相似度、先验概率和证 据因子；
[0010] (4)利用朴素贝叶斯分类器对弯板上的点进行判定，分类流程如图1所示。
[0011] 在步骤⑴中，根据所要烧制的不同船板效果和钢材材质特点选取出会对烧板成 形起主要影响的5个影响因子：焰道长度、加热时间、加热温度、水火距、冷却方式。
[0012] 在步骤（2)中，分别搜集同类板材合格成形板与不合格成形板的5个影响因子。给 搜集到的数据分别做各个影响因子的高斯分布，求出个因子样本数据的均值u与标准差 〇，然后从中过滤掉处于小概率范围内（即（U-3 〇 ,y+3 〇 )范围内）的噪声因子。
[0013] 步骤（3)计算出朴素贝叶斯分类器计算所需的先验概率、相似度和证据因子。具 体过程如下：
[0014] i)先验概率。选取烧板合格的先验概率Prior(合格）与不合格的先验概率 Prior(不合格）
[0015]ii)计算相似度，合格成形板与不合格成形板的相似度分别为：
[0016] Likelihood(合格）=P(焰道长度|合格）*P(加热时间|合格）*P(加热温度 合格）*P(水火距I合格）*P(冷却方式I合格）；
[0017] Likelihood(不合格）=P(焰道长度|不合格）*P(加热时间|不合格）*P(加热 温度I不合格）*P(水火距I不合格）*P(冷却方式I不合格）；
[0018] iii)计算证据因子。
[0019] 证据因子evidence=P(焰道长度|合格）*P(加热时间|合格）*P(加热温度 合格）*P(水火距I合格）*P(冷却方式I合格）+P(焰道长度I不合格）*P(加热时间I不 合格）*P(加热温度I不合格）*P(水火距I不合格）*P(冷却方式I不合格）；
[0020] iv)以上各式中的乘积项是通过正太分布公式计算的。
[0021] 以P(焰道长度|合格）为例，具体计算过程如下：
[0022]
【权利要求】
1. 一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，其特征在于，包含于以下 步骤： (1) 确定焰道点选取的影响因子； (2) 处理样本数据，去除噪声样本点； (3) 通过过滤后的样本数据计算朴素贝叶斯分类器所需的相似度、先验概率和证据因 子； (4) 利用朴素贝叶斯分类器对弯板上的点进行判定。
2. 根据权利要求1所述的基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，其特征 在于，根据所要烧制的不同船板效果和钢材材质特点选取出会对烧板成形起主要影响的5 个影响因子：焰道长度、加热时间、加热温度、水火距、冷却方式。
3. 根据权利要求2所述的基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，其特征 在于，分别搜集同类板材合格成形板与不合格成形板的5个影响因子；对搜集到的数据分 别做各个影响因子的高斯分布，求出各因子样本数据的均值U与标准差〇，然后从中过滤 掉处于小概率范围内的噪声因子，其中小概率范围是指（U-3 〇 ,y+3 〇 )范围内。
4. 根据权利要求3所述的基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，其特征 在于，计算出朴素贝叶斯分类器计算所需的先验概率、相似度和证据因子，具体过程如下： i )先验概率：选取烧板合格的先验概率Prior(合格）与不合格的先验概率Prior(不 合格）； ii )计算相似度，合格成形板与不合格成形板的相似度分别为： Likelihood(合格）=P(焰道长度|合格）*P(加热时间|合格）*P(加热温度|合 格）*P(水火距I合格）*P(冷却方式I合格）； Likelihood(不合格）=P(焰道长度|不合格）*P(加热时间|不合格）*P(加热温度 不合格）*P(水火距I不合格）*P(冷却方式I不合格）； iii) 计算证据因子 证据因子evidence=P(焰道长度|合格）*P(加热时间|合格）*P(加热温度|合 格）*P(水火距I合格）*P(冷却方式I合格）+P(焰道长度I不合格）*P(加热时间I不合 格）*P(加热温度I不合格）*P(水火距I不合格）*P(冷却方式I不合格）； iv) 以上各式中的乘积项通过正太分布公式计算出的。
5. 根据权利要求4所述的基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法，其特征 在于，将先验概率、相似度和证据因子输入朴素贝叶斯分类器，计算待测点合格与不合格的 后验概率，然后通过比较后验概率的大小来进行焰道点判定，具体为：
当待测点的P(合格）>P(不合格）时，则该待测点是焰道点；否则不是焰道点。
【文档编号】B21D11/20GK104399792SQ201410709088
【公开日】2015年3月11日 申请日期:2014年11月28日 优先权日:2014年11月28日
【发明者】韦宝刚, 程良伦 申请人:广东工业大学