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| 基于PSO-SVM的带钢表面缺陷分类研究 | |
| 摘 要： | 带钢表面缺陷分类是一个多分类问题,采用传统分类器进行分类识别率较低.建立PSO优化SVM模型,对带钢表面分类问题进行了系统研究.模型采用交叉验证法,针对UCI数据库的带钢表面缺陷生产数据进行了实例分析,该方法可对1941组生产数据中的7种不同类型缺陷进行较为准确的分类.经过与传统SVM、BP神经网络等方法进行对比,PSO-SVM体现出了更高的准确性和泛化能力,对生产实际有一定的指导作用. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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