用于轴承表面缺陷分类的特征选择算法

宇文旋; 卢满怀

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针对现有基于机器视觉的轴承表面缺陷类型识别中分类特征选择这一薄弱环节,提出一种综合运用相关分析、标量特征选择和特征向量选择的实用特征选择算法.首先,通过相关分析剔除相似特征;然后,用标量特征选择算法作进一步筛选;最后,用特征向量选择算法选出最终分类特征.对比试验表明:该算法可实现有效的特征选择,识别率高达99.5％,且避免了大规模运算.

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来源
《轴承》 |2018年第1期|46-51|共6页
作者
宇文旋; 卢满怀;
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作者单位

电子科技大学机械电子工程学院;

成都611731;

电子科技大学中山学院机电工程学院;

广东中山528400;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;模式识别与装置;
关键词
滚动轴承; 表面缺陷; 缺陷识别; 特征选择; SCV算法; BP算法;

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