【摘 要】
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利用贝叶斯最小概率决策寻找V形焊缝左右边的数据点,即以一个特征观测量x1表示从左向右连续的高度位置逐渐降低的25个以上的白点,满足这一特征数据的概率大约为0.3,且以w1表
【机 构】
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华东交通大学理工学院,南昌大学环境与化学工程学院,广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
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利用贝叶斯最小概率决策寻找V形焊缝左右边的数据点,即以一个特征观测量x1表示从左向右连续的高度位置逐渐降低的25个以上的白点,满足这一特征数据的概率大约为0.3,且以w1表示V形焊缝左边数据的类。连续扫描高度为20个像素、宽度为30个像素的小区域,为简单起见,以该区域内获得的白点数除以30作为x1的类条件概率密度,通过计算x1关于w1的后验概率,如果大于0.8,则把这些点归为V形焊缝的左边这一类别,从而对左边采用最小二乘法进行拟合,同理对V形焊缝右边的数据进行识别,并进行拟合。
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