一种可在线自学习的铸坯粘结判定方法

本发明涉及一种可在线自学习的铸坯粘结判定方法，通过收集铸坯发生粘结与未发生粘结时的热电偶数据，采用bagging方法对数据进行随机抽样，构建多个不同的决策树模型组成随机森林；并利用在线数据的标记，使决策树模型的权重动态调整及决策树模型可更新迭代。本发明提高了集成模型的预测精度，形成的随机森林抗噪声能力强，不易陷入过拟合，模型中独立的决策树可以很方便的调整权重及自身迭代更新，能够根据线上反馈数据，实时快速地进行模型调整，使得模型及时适应线上的变化。