计量学报
計量學報
계량학보
ACTA METROLOGICA SINICA
2013年
6期
579-582
,共4页
朱红运%王长龙%王建斌%刘兵
硃紅運%王長龍%王建斌%劉兵
주홍운%왕장룡%왕건빈%류병
计量学%金属磁记忆%缺陷识别%模糊支持向量机%特征加权
計量學%金屬磁記憶%缺陷識彆%模糊支持嚮量機%特徵加權
계량학%금속자기억%결함식별%모호지지향량궤%특정가권
Metrology%Metal magnetic memory%Defect recognition%Fuzzy support vector machine%Feature weighting
针对磁记忆检测信号弱、缺陷区域无法有效识别的问题,提出了一种改进的模糊支持向量机(FSVM),并将其应用于磁记忆检测缺陷的识别.改进的FSVM一方面在传统确定模糊隶属度函数方法的基础上,通过构造k近邻离散度,减弱孤立点或噪声样本对分类的影响;另一方面通过对样本特征值进行加权处理,消弱冗余特征或弱特征对识别的影响.将改进FSVM应用于磁记忆检测缺陷识别.实验结果表明:该方法可以有效识别不同危险区域的缺陷信号,具有较好的鲁棒性和分类能力,是一种有效的磁记忆检测缺陷识别方法.
針對磁記憶檢測信號弱、缺陷區域無法有效識彆的問題,提齣瞭一種改進的模糊支持嚮量機(FSVM),併將其應用于磁記憶檢測缺陷的識彆.改進的FSVM一方麵在傳統確定模糊隸屬度函數方法的基礎上,通過構造k近鄰離散度,減弱孤立點或譟聲樣本對分類的影響;另一方麵通過對樣本特徵值進行加權處理,消弱冗餘特徵或弱特徵對識彆的影響.將改進FSVM應用于磁記憶檢測缺陷識彆.實驗結果錶明:該方法可以有效識彆不同危險區域的缺陷信號,具有較好的魯棒性和分類能力,是一種有效的磁記憶檢測缺陷識彆方法.
침대자기억검측신호약、결함구역무법유효식별적문제,제출료일충개진적모호지지향량궤(FSVM),병장기응용우자기억검측결함적식별.개진적FSVM일방면재전통학정모호대속도함수방법적기출상,통과구조k근린리산도,감약고립점혹조성양본대분류적영향;령일방면통과대양본특정치진행가권처리,소약용여특정혹약특정대식별적영향.장개진FSVM응용우자기억검측결함식별.실험결과표명:해방법가이유효식별불동위험구역적결함신호,구유교호적로봉성화분류능력,시일충유효적자기억검측결함식별방법.
