基于分离程度的二叉树的多类SVM在焊接缺陷分类和识别中的应用

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：cyfzyzclwhzy

【摘要】

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提出了基于分离程度的SVM决策树的焊缝缺陷分类识别方法.首先对X射线焊缝图像进行缺陷特征提取,然后结合聚类的思想,定义了分离程度,每次将分离程度最大的缺陷类分离出来,成

【作者】

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李坤任清安文斌罗爱民

【机构】

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四川大学电子信息学院,四川大学数学学院,成都信息工程学院,四川大学轻纺与食品学院

【出处】

：

四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2010年3期

【关键词】

：

决策二叉树支持向量机分离程度缺陷识别 binary decision tree support vector machine degree of se

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提出了基于分离程度的SVM决策树的焊缝缺陷分类识别方法.首先对X射线焊缝图像进行缺陷特征提取,然后结合聚类的思想,定义了分离程度,每次将分离程度最大的缺陷类分离出来,成功解决了传统欧氏距离不能处理的类交叉分类情况,得到了累积误差更小的决策树.将基于分离程度的二叉树的多类SVM算法运用于X射线焊接缺陷图像的分类识别,通过计算机仿真,表明该方法比其它SVM多分类算法在分类精度和识别效果方面有明显的提高.

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