發(fā)布時間：2025-03-18 02:53

　　 為了提高在不平衡性樣本上的刀具磨損狀態(tài)識別準確率,提出了一種基于特征選擇和模糊支持向量機的刀具磨損狀態(tài)識別方法。該方法通過離散二進制粒子群算法對特征進行選擇,剔除冗余特征和無關(guān)特征,避免算法陷入維度災(zāi)難。設(shè)計了混合模糊隸屬度函數(shù),構(gòu)建模糊支持向量機分類模型,采用粒子群算法優(yōu)化模糊支持向量機關(guān)鍵參數(shù),實現(xiàn)了刀具磨損狀態(tài)識別。實驗結(jié)果表明,在不平衡性樣本情況下,基于特征選擇和模糊支持向量機的刀具磨損狀態(tài)識別方法具備良好的學習能力,具有較高的識別準確率。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 刀具磨損狀態(tài)識別原理
2 刀具磨損狀態(tài)識別理論
    2.1 特征提取
    2.2 特征選擇
    2.3 模糊支持向量機
    2.4 構(gòu)建混合模糊隸屬度函數(shù)
3 刀具磨損狀態(tài)識別實例
    3.1 數(shù)據(jù)準備
    3.2 特征提取與選擇
    3.3 構(gòu)建模糊支持向量機分類模型
    3.4 不同分類模型進行對比
4 結(jié)語



本文編號：4035890