电子测量技术
電子測量技術
전자측량기술
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
2009年
3期
68-71
,共4页
最小二乘支持向量机%人工神经网络%在线检测%电磁无损检测%硬度
最小二乘支持嚮量機%人工神經網絡%在線檢測%電磁無損檢測%硬度
최소이승지지향량궤%인공신경망락%재선검측%전자무손검측%경도
为了实现钢铁件淬火硬度的在线电磁无损检测,提出了在线最小二乘支持向量机(online least square support vector machine)的建模方法.Online LS-SVM是以增量学习训练SVM,以减量学习减少样本数,实现小样本估计的训练方法.实验结果表明,Online LS-SVM不仅能实现钢铁件淬火硬度的在线电磁无损检测,而且具有学习速度快,泛化性能好,对样本依赖程度低的优点.
為瞭實現鋼鐵件淬火硬度的在線電磁無損檢測,提齣瞭在線最小二乘支持嚮量機(online least square support vector machine)的建模方法.Online LS-SVM是以增量學習訓練SVM,以減量學習減少樣本數,實現小樣本估計的訓練方法.實驗結果錶明,Online LS-SVM不僅能實現鋼鐵件淬火硬度的在線電磁無損檢測,而且具有學習速度快,汎化性能好,對樣本依賴程度低的優點.
위료실현강철건쉬화경도적재선전자무손검측,제출료재선최소이승지지향량궤(online least square support vector machine)적건모방법.Online LS-SVM시이증량학습훈련SVM,이감량학습감소양본수,실현소양본고계적훈련방법.실험결과표명,Online LS-SVM불부능실현강철건쉬화경도적재선전자무손검측,이차구유학습속도쾌,범화성능호,대양본의뢰정도저적우점.
