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基于GA-SVM的带钢表面缺陷模式识别

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:718KB | 2015-12-31

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本文采用遗传算法（GA）对支持向量机（SVM）分类器进行参数优化，并将其应用于带钢表面缺陷分类的模式分类。实验数据来源于UCI标准数据集，采用10折交叉验证法进行分类仿真。通过与传统SVM分类器以及BP神经网络等方法进行对比，GA-SVM模型的分类准确率更高，对带钢表面缺陷多分类问题有一定指导作用。
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