基于改进二叉树多分类SVM的焊缝缺陷分类方法

• 作者: 易彬 李坤 沈才洪 罗爱民
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 类分离度 二叉树 焊缝缺陷识别
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 51-54
• 分类号: TG115.28
• 语种: 中文

摘要

为了进一步提高焊缝缺陷识别精度,定义了一种类分离度,提出了改进二叉树多分类SVM的焊缝缺陷分类方法.在焊缝缺陷分类时,计算每个类的类分离度,将类分离度最小的两个类进行训练得到SVM子分类器SVM_1,并将这两个类合并成一个新簇G;同理对新簇G和剩下的k-2类进行类分离度的评估,将类分离度最小的两类训练得到SVM子分类器SVM_2,并合并成新簇H,直至得到k-1个SVM分类器,训练结束得到良好的二叉树的分类结构.利用聚类生成好的优化二叉树SVM进行判别焊接缺陷.结果表明,新算法具有高的分类精度和推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李坤	四川大学电子信息学院	34	106	5.0	10.0
2	沈才洪		72	709	14.0	23.0
3	罗爱民	四川大学轻纺与食品学院	2	27	2.0	2.0
7	易彬		20	321	7.0	17.0