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申请/专利权人：浙江工业大学

摘要：一种基于多算法集成的分歧介入珍珠分拣方法，含有：步骤1：将珍珠数据集按类别分别记为Class1‑7，并给每张图片制定好标签，按6：2：2的比例分成训练集、验证集和测试集；步骤2：选取目前较为主流先进的三个模型ResNet50、SE‑ResNet50和Vgg16进行独立训练，需均能够完成珍珠分拣任务，并分别保存最优模型；步骤3：将获取的三个最优模型用于仲裁系统，即针对构造后的主、次系统给出的预测结果进行分歧仲裁；步骤4：在实验验证阶段，我们使用分歧准确指数α和额外成本指数β作为系统分歧的评价指标，评估系统的整体性能；步骤5：根据步骤四的评价指标，选取既达到分拣精度提升较高又同时所需的人力成本较少的系统组合作为最终的珍珠分拣系统；步骤6：输出最终分类结果。本发明通过基于多个冗余算法的分歧找出机器分类可能存在的错误预测，并以最少的人力成本介入纠正其预测输出，从而提升整个珍珠分拣的分类精度。

主权项：1.一种基于多算法集成的分歧介入珍珠分拣方法，含有以下步骤：步骤一：将珍珠数据集按类别分别记为Class1-7，并给每张图片制定好标签，按6：2：2的比例分成训练集、验证集和测试集；步骤二：选取目前较为主流先进的三个模型ResNet50、SE-ResNet50和Vgg16进行独立训练，需均能够完成珍珠分拣任务，并分别保存最优模型：训练模型时设置训练最大次数为10个Epoch，将训练和测试时的单次处理样本数Batch设置为32，学习率为0.0001，使用Adam优化器，并将step-size设置为5，gamma设置为0.1，学习率将在训练过程中经过5次变化逐渐变成0.1，最终得出这三个最优模型的精度分别是91.84％、92.25％、91.29％；步骤三：将获取的三个最优模型用于仲裁系统，即针对构造后的主、次系统给出的预测结果进行分歧仲裁：若有分歧产生则认为系统分类可能有误，需介入人做最终决策；若无分歧，则保留主算法的预测结果；这里，三个模型两两分组，留下的一模型作为主系统，搭配的两模型以集成学习方法构成次系统，其中集成得到的次系统最终预测输出定义为： 其中，hix是第i个模型的概率输出结果，T是模型的个数，wi是单个模型hi的权重，通常有 步骤四：在实验验证阶段，使用分歧准确指数α和额外成本指数β作为系统分歧的评价指标，评估系统的整体性能：分歧准确指数α指的是主算法分类错误后被纠正的图片数目占该模型分类错误的图片总数目的比值，用于评价该方法找出分类错误的能力；额外成本指数β指的是主算法分类正确但交于人进行判断的图片数目占最优模型分类正确的图片总数目的比值，用于表示该方法消耗的无效人力成本；步骤五：根据步骤四的评价指标，选取既达到分拣精度提升较高又同时所需的人力成本较少的系统组合作为最终的珍珠分拣系统；步骤六：输出最终分类结果：若仲裁器选取主系统给出的分类结果即为该珍珠类型，反之经由人的判定分类后重新给出预测结果，视该结果为最终类型。

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