[发明专利]一种基于主动反馈学习训练的废料回收筛选系统

说明书

本发明公开了一种基于主动反馈学习训练的废料回收筛选系统，涉及参数信息分类系统领域。本发明中：分类器获取废料参数分析单元中的废料回收样本的参数以及分类器对回收样本的回收标记操作；废料检测装置对废料的参数检测操作；分类器对废料参数分析及判定操作；分类器通过筛选反馈方式与专家系统相联；专家系统通过反馈标记方式与分类器相联。本发明通过建立原始的废料回收样本，构建出相应的废料可回收样本集合；通过废料参数分析单元对废料进行相应的参数分析，并通过分类器对与原始可回收样本参数相同或接近的废料参数进行对比，专家系统对可回收的废料样本参数进行相应的标记，进一步扩展可回收样本集合，提高了废料回收效率和精准性。

技术领域

本发明涉及参数信息分类系统领域，尤其涉及一种基于主动反馈学习训练的废料回收筛选系统。

背景技术

主动学习是机器学习研究领域的一个子方向，又被称为查询学习，是机器学习研究中一种重要的相关性反馈算法。主动学习关键性的假设为：如果允许分类器选择其“好奇”的未标记样本供专家甄别，那么分类器将会在较少的训练过程中得到较好的分类结果。

在学习系统为人类提供信息服务的过程中，往往学习系统识别出的大量知识与人类的主观认识存在一定的偏差，因此需要人工对于学习系统提供的部分未决数据进行修正，以消除系统输出和实际应用的信息鸿沟。例如：在信息检索系统中，学习系统不能完好的理解某一个事物；学习系统需要得到该数据的一个正确标签，其可将该信息反馈给系统的用户，可以让用户对该事物进行人工标记；这将进一步提高了整个系统在新知识和新规则发现过程中的鲁棒性。

而在物料原件等加工过程中，往往会出现较多的加工后的废料，这些废料重量大小各不相同，有些形状的废料还可以加工成其它相应的工件，但是通过人工的一个个的进行肉眼观测来筛选可回收废料，将会是一项巨大的工作量，若是采用机器识别方式对废料进行识别筛选，将会大大提高废料的回收工作效率，如何让机器通过主动学习反馈方式来建立起废料回收系统，成为需要解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于主动反馈学习训练的废料回收筛选系统，通过废料参数分析单元对废料进行相应的参数分析，并通过分类器对与原始可回收样本参数相同或接近的废料参数进行对比，专家系统对可回收的废料样本参数进行相应的标记，进一步扩展可回收样本集合，提高了废料回收效率和精准性。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明提供一种基于主动反馈学习训练的废料回收筛选系统：

包括通过废料检测装置对回收废料样本的参数检测操作；包括分类器获取废料参数分析单元中的废料回收样本的参数以及分类器对回收样本的回收标记操作；包括废料检测装置对废料的参数检测操作；包括分类器对废料参数分析及判定操作；包括分类器通过筛选反馈方式与专家系统相联；包括专家系统通过反馈标记方式与分类器相联。

其中，废料通过传送装置传输至废料检测装置；废料检测装置内设置重量检测传感器、射线照射器和相应的参数尺寸检测器。

其中，废料参数分析单元对废料的重量、形状和参数尺寸进行相应分析；分类器内设置参数对比分析单元，废料参数分析单元通过数据信息传输方式与分类器内的参数对比分析单元相联。

其中，专家系统中设置废料回收确认单元，废料回收确认单元内包括废料参数，废料回收确认单元将带有废料参数的回收/废弃标记传输给分类器。

一种基于主动反馈学习训练的废料回收筛选方法：

第一步，采集部分废料用作原始样本，对原始样本进行相应的参数分析后，对符合回收要求的废料的参数进行分析，建立回收样本参数集合。

第二步，将回收样本参数集合的数据信息传输给分类器内，分类器对回收样本参数进行相应存储记忆，建立原始的可回收废料参数范围。