【摘 要】
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针对带钢表面缺陷识别问题,提出一种基于动态演化复杂网络特性的特征描述方法,这些特征同时具有位移、旋转不变性、大小不变性、较强的抗干扰能力和鲁棒性,为缺陷识别提供良
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针对带钢表面缺陷识别问题,提出一种基于动态演化复杂网络特性的特征描述方法,这些特征同时具有位移、旋转不变性、大小不变性、较强的抗干扰能力和鲁棒性,为缺陷识别提供良好的分类特征;为了提高分类器的效率,应用主成分分析法（Principal component analysis,PCA）对复杂网络特征向量进行特征降维处理;采用最优有向无环图支持向量机（Directed acyclic graph support vector machine,DAG-SVM）算法进行缺陷分类.结果表明该方法识别率高而且识别速度快
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