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针对传统的基于最小二乘法板形信号模式识别方法抗千扰能力差、精度低，神经网络识别方法在实际应用中效果不佳的问题，通过对板形信号和板形识别数学模型的分析，首先将板形信号模式识别过程转化为函数的优化问题。为提高板形信号识别的精度和速度，以勒让德正交多项式作为板形缺陷的基模式，用模糊识别理论与混沌优化方法对该函数进行优化求解。采用模糊理论作为初步识别，用以降低混沌优化的求解维数和缩小搜索空间，借助梯度下降法的思想对混沌优化的局部搜索能力进行改善，从而进一步提高了混沌优化对板形信号模式识别的识别速度和精度。