基于改进孪生支持向量机的齿廓图像边缘失真分类研究

来源 :光子学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：wanderooy

【摘要】

：

提出了一种基于最优分类特征的偏二叉树孪生支持向量机多分类算法(OCF-PBT-TWSVM),以实现针对齿廓图像边缘失真的非平稳瞬态随机信号进行有效分类,满足齿轮视觉测量实时性和失真补偿精度的要求.选择边缘动态分量信号最大值v_m、边缘失真信号位置q_u、边缘失真率r_(lv)构成特征向量,组成训练样本集和测试样本集;以失真补偿需求为目标定义变权值特征向量测度γ,按照γ递减原则自顶向下完成OCF-P

【作者】

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孙禾赵文珍赵文辉段振云

【机构】

：

沈阳工业大学机械工程学院,辽宁科技学院电气与信息工程学院

【出处】

：

光子学报

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

图像边缘失真偏二叉树孪生支持向量机粒子群优化多分类 Distortion of image edgesTwin support vector machi

【基金项目】

：

“十二五”国家科技支撑计划(No.2014BAF08B01),辽宁省自然科学基金指导计划(No.20170540474),特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金(No.19kftk03)

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