基于改进二叉树多分类SVM的焊缝缺陷分类方法

罗爱民; 沈才洪; 易彬; 李坤

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基于改进二叉树多分类SVM的焊缝缺陷分类方法

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为了进一步提高焊缝缺陷识别精度,定义了一种类分离度,提出了改进二叉树多分类SVM的焊缝缺陷分类方法.在焊缝缺陷分类时,计算每个类的类分离度,将类分离度最小的两个类进行训练得到SVM子分类器SVM_1,并将这两个类合并成一个新簇G;同理对新簇G和剩下的k-2类进行类分离度的评估,将类分离度最小的两类训练得到SVM子分类器SVM_2,并合并成新簇H,直至得到k-1个SVM分类器,训练结束得到良好的二叉树的分类结构.利用聚类生成好的优化二叉树SVM进行判别焊接缺陷.结果表明,新算法具有高的分类精度和推广能力.

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来源
《焊接学报》 |2010年第7期|51-54|共4页
作者
罗爱民; 沈才洪; 易彬; 李坤;
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作者单位

四川大学,轻纺与食品学院,成都,610064;

泸州老窖股份有限公司,四川,泸州,646000;

泸州老窖股份有限公司,四川,泸州,646000;

泸州老窖股份有限公司,四川,泸州,646000;

四川大学,电子信息学院,成都,610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无损探伤;
关键词
支持向量机; 类分离度; 二叉树; 焊缝缺陷识别;

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