基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别

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摘要：针对管道内表面粗糙度等级的非接触式检测问题,提出了一种新的基于支持向量机 (SVM)和方差的组合分类方法.SVM是近年发展起来的具备较高分类性能和容噪能力的机器学习方法,但当输入数据量大时,SVM分类的时间耗费太大,系统难以实用化.故本方法首先根据统计方差对待测管道的内表面粗糙度进行分类,再利用SVM进行细分.这样就有效利用了支持向量机识别率高、容噪能力强和统计方差速度快的优点.实验表明本方法具有较好的识别精度、效率和容噪性能.如适当调整参数,本方法还可用于其它物体表面的粗糙度检测,具备良好的推广性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93243X/200205/6870796.html

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关键词：支持向量机 向量机 粗糙度 cqvip 大家共享 机器学习 金属管道铺设 防腐处理 支持向量机 方差