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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 | |
其他题名 | Surface roughness detection of inner wall of PIP based on SVM and variance |
马永军1; 方凯2; 刘暾东1; 方廷健2 | |
2002 | |
发表期刊 | 信息与控制 |
ISSN | 1002-0411 |
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率快的优点,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。 |
关键词 | 机器学习 金属管道铺设 防腐处理 支持向量机 方差 管道内表面粗糙度等级 识别 |
收录类别 | CSCD |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:1128579 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/45728 |
专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
作者单位 | 1.中国科学技术大学自动化系 2.中科院合肥智能机械研究所 3.中国科学技术大学自动化系 4.中科院合肥智能机械研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 马永军,方凯,刘暾东,等. 基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别[J]. 信息与控制,2002,031. |
APA | 马永军,方凯,刘暾东,&方廷健.(2002).基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别.信息与控制,031. |
MLA | 马永军,et al."基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别".信息与控制 031(2002). |
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