[發明專利]一種基于主動反饋學習訓練的廢料回收篩選系統

在審

• 申請號: 201711225174.8
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN108009578A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發明（設計）人: 葉劍鳴;印金汝;劉貴全
• 申請（專利權）人: 合肥赑歌數據科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N99/00
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 馮子玲

本發明公開了一種基于主動反饋學習訓練的廢料回收篩選系統，涉及參數信息分類系統領域。本發明中：分類器獲取廢料參數分析單元中的廢料回收樣本的參數以及分類器對回收樣本的回收標記操作；廢料檢測裝置對廢料的參數檢測操作；分類器對廢料參數分析及判定操作；分類器通過篩選反饋方式與專家系統相聯；專家系統通過反饋標記方式與分類器相聯。本發明通過建立原始的廢料回收樣本，構建出相應的廢料可回收樣本集合；通過廢料參數分析單元對廢料進行相應的參數分析，并通過分類器對與原始可回收樣本參數相同或接近的廢料參數進行對比，專家系統對可回收的廢料樣本參數進行相應的標記，進一步擴展可回收樣本集合，提高了廢料回收效率和精準性。

技術領域

本發明涉及參數信息分類系統領域，尤其涉及一種基于主動反饋學習訓練的廢料回收篩選系統。

背景技術

主動學習是機器學習研究領域的一個子方向，又被稱為查詢學習，是機器學習研究中一種重要的相關性反饋算法。主動學習關鍵性的假設為：如果允許分類器選擇其“好奇”的未標記樣本供專家甄別，那么分類器將會在較少的訓練過程中得到較好的分類結果。

在學習系統為人類提供信息服務的過程中，往往學習系統識別出的大量知識與人類的主觀認識存在一定的偏差，因此需要人工對于學習系統提供的部分未決數據進行修正，以消除系統輸出和實際應用的信息鴻溝。例如：在信息檢索系統中，學習系統不能完好的理解某一個事物；學習系統需要得到該數據的一個正確標簽，其可將該信息反饋給系統的用戶，可以讓用戶對該事物進行人工標記；這將進一步提高了整個系統在新知識和新規則發現過程中的魯棒性。

而在物料原件等加工過程中，往往會出現較多的加工后的廢料，這些廢料重量大小各不相同，有些形狀的廢料還可以加工成其它相應的工件，但是通過人工的一個個的進行肉眼觀測來篩選可回收廢料，將會是一項巨大的工作量，若是采用機器識別方式對廢料進行識別篩選，將會大大提高廢料的回收工作效率，如何讓機器通過主動學習反饋方式來建立起廢料回收系統，成為需要解決的問題。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于主動反饋學習訓練的廢料回收篩選系統，通過廢料參數分析單元對廢料進行相應的參數分析，并通過分類器對與原始可回收樣本參數相同或接近的廢料參數進行對比，專家系統對可回收的廢料樣本參數進行相應的標記，進一步擴展可回收樣本集合，提高了廢料回收效率和精準性。

為解決上述技術問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明提供一種基于主動反饋學習訓練的廢料回收篩選系統：

包括通過廢料檢測裝置對回收廢料樣本的參數檢測操作；包括分類器獲取廢料參數分析單元中的廢料回收樣本的參數以及分類器對回收樣本的回收標記操作；包括廢料檢測裝置對廢料的參數檢測操作；包括分類器對廢料參數分析及判定操作；包括分類器通過篩選反饋方式與專家系統相聯；包括專家系統通過反饋標記方式與分類器相聯。

其中，廢料通過傳送裝置傳輸至廢料檢測裝置；廢料檢測裝置內設置重量檢測傳感器、射線照射器和相應的參數尺寸檢測器。

其中，廢料參數分析單元對廢料的重量、形狀和參數尺寸進行相應分析；分類器內設置參數對比分析單元，廢料參數分析單元通過數據信息傳輸方式與分類器內的參數對比分析單元相聯。

其中，專家系統中設置廢料回收確認單元，廢料回收確認單元內包括廢料參數，廢料回收確認單元將帶有廢料參數的回收/廢棄標記傳輸給分類器。

一種基于主動反饋學習訓練的廢料回收篩選方法：

第一步，采集部分廢料用作原始樣本，對原始樣本進行相應的參數分析后，對符合回收要求的廢料的參數進行分析，建立回收樣本參數集合。

第二步，將回收樣本參數集合的數據信息傳輸給分類器內，分類器對回收樣本參數進行相應存儲記憶，建立原始的可回收廢料參數范圍。