【摘 要】
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为了保证带钢缺陷分类的实时性和准确性,提出了一种基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法。该方法不仅优化了支持向量机SVM中核函数参数、惩罚因子,并且对核函数、输入的特
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61100133）,湖北省重点实验室开放基金（znss20138014）
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为了保证带钢缺陷分类的实时性和准确性,提出了一种基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法。该方法不仅优化了支持向量机SVM中核函数参数、惩罚因子,并且对核函数、输入的特征向量进行了选择。除此之外,该方法融合了遗传算法和SVM,用遗传算法优化影响SVM的核函数参数、惩罚因子、输入特征和核函数;同时,用SVM建立的分类模型的分类准确率限制遗传算法的进化方向,彼此制约和促进,最终确定最优分类模型。实验结果表明,基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法建立的分类模型能实时、准确地对带钢缺陷图像进行分类。
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