【摘 要】
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为提高螺丝锁附结果分类的正确性,本文以采集的苹果手机螺丝锁附过程的受力数据为依据,基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法,对螺丝锁附结果分类进行研究。通过
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573205,61873138)
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为提高螺丝锁附结果分类的正确性,本文以采集的苹果手机螺丝锁附过程的受力数据为依据,基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法,对螺丝锁附结果分类进行研究。通过重采样和归一化的方法,对所采集的数据进行预处理,并采用支持向量机算法对数据进行训练,同时采用网格搜索算法寻找最优参数C与σ2,为检验模型的好坏,采用验证集将400组验证数据输入到模型中。研究结果表明,在400组验证数据中,第399组数据分类错误,误差率为0.25%,在允许范围内。该研究对螺丝安装或拆卸速度及准确性的提高
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