【摘 要】
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手机各部分是由螺丝连接而成,而机器锁附螺丝已然成为主流趋势,螺丝锁附过程中,螺丝锁附的结果检测是至关重要的一步。本文以手机螺丝的自动化锁附系统为对象,研究螺丝锁附特征选择的决策树算法和螺丝锁附特征分类的加权核K均值算法、最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）算法等。主要工作包括以下五个方面:1.针对螺丝锁附结果检测系统,提出利用
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手机各部分是由螺丝连接而成,而机器锁附螺丝已然成为主流趋势,螺丝锁附过程中,螺丝锁附的结果检测是至关重要的一步。本文以手机螺丝的自动化锁附系统为对象,研究螺丝锁附特征选择的决策树算法和螺丝锁附特征分类的加权核K均值算法、最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）算法等。主要工作包括以下五个方面:1.针对螺丝锁附结果检测系统,提出利用机器学习算法进行特征分类。探讨了三轴自动锁螺丝机的硬件控制系统组成和软件框架,以及机器的电气控制原理。根据三轴结构的硬件组成利用CATIA软件建立三维结构模型,详细论述了部分硬件的功能及系统的流程。2.针对数据特征选择部分,提出了基于邻近数据的改进反距离加权重采样算法和基于阈值剔除规则的归一化算法。采用ID3建树方法和悲观错误剪枝法对特征进行简化,得到六项特征。实验证明,改进的加权重采样法和阈值剔除归一化算法提高了数据可靠性,增强了决策树算法对特征选择的准确度。3.针对螺丝锁附特征分类,提出两种改进的加权核K均值算法。首先,提出基于核泰勒展开的K均值算法,减少了核函数的计算量;同时引入软最大激活函数的决策规则,减少迭代次数。经实验验证,改进的算法的运算速度提高34.2%。其次,运用核函数,提出特征降维加权核K均值聚类算法,实现类内距离可视化;同时采用部分数据的均值,替代初始聚类中心,提高准确率。实验证明,分类正确率略有降低但分类速度提高34.79%。4.针对螺丝锁附特征分类,提出了核泰勒展开的LS-SVM算法。通过将核函数展开取前三项来改进核函数,同时联合步长改变规则的网格搜索算法寻优参数,并在最优参数组合选取时,不仅考虑到正确率最高这一原则,还考虑到支持向量较少这一原则。仿真实验证明,改进的算法在保持正确率的同时比传统算法运算速度提高12.7%。5.对三种特征分类算法进行仿真实验对比。在准确度方面,LS-SVM算法具有更高的准确率,在运算速度方面,改进的LS-SVM算法具有更快的运算速度。因此,选择改进的LS-SVM算法应用于手机螺丝锁附特征分类系统,建立MATLAB人机交互系统,清晰的表现分类算法的中间过程与最终结果。
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