本发明提供一种基于特征向量和Adaboost集成模型的结晶器漏钢预报方法，属于钢铁冶金连铸检测技术领域。该方法提取结晶器
铜板温度速率异常区域的可视化特征，并利用Adaboost集成模型对可视化特征组成的特征向量进行分类，从而检测和预报结晶器漏钢。本发明提供的预报方法通过结晶器铜板温度速率可视化热像图，构建包含黏结区域静态与动态特征的特征向量，通过Adaboost集成模型对特征向量进行分类，进而实现结晶器漏钢的检测和预报。该方法基于Adaboost集成模型对结晶器漏钢进行实时检测和预报，能够在保证漏钢全部报出的前提下，同时降低误报率，有效提高预报准确率。
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来源：北方有色网
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