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基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别

马永军  方凯  刘暾东  方廷健  
【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 .

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