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摘要:
将冷轧带钢表面缺陷图像中的所有像素作为高维空间中的特征向量,利用有监督非线性降维方法对其进行减维后再进行缺陷的分类.该方法解决了冷轧带钢表面缺陷自动分类中的特征提取和特征选择的困难,避免了分类器特征维数过高的问题,并可以用于动态数据的在线识别和聚类.用这种降维方法并结合K近邻分类器与支持向量机对现场采集到的缺陷样本数据集进行试验,结果表明经过降维预处理后,2种分类器的性能都得到了很大的提高.
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文献信息
篇名 非线性降维在冷轧带钢表面缺陷分类中的应用
来源期刊 钢铁 学科 工学
关键词 非线性降维 冷轧带钢 表面缺陷 分类
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 压力加工
研究方向 页码范围 37-40
页数 4页 分类号 TG335.5
字数 3694字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0449-749X.2005.12.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨德斌 北京科技大学机械工程学院 67 927 16.0 28.0
2 徐金梧 北京科技大学机械工程学院 152 2579 27.0 46.0
3 阳建宏 北京科技大学机械工程学院 63 577 14.0 21.0
4 徐科 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心 60 1305 19.0 35.0
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0449-749X
11-2118/TF
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