钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
文献导航
学科分类
>
综合
工业技术
科教文艺
医药卫生
基础科学
经济财经
社会科学
农业科学
哲学政法
社会科学II
哲学与人文科学
社会科学I
经济与管理科学
工程科技I
工程科技II
医药卫生科技
信息科技
农业科技
数据库索引
>
中国科学引文数据库
工程索引(美)
日本科学技术振兴机构数据库(日)
文摘杂志(俄)
科学文摘(英)
化学文摘(美)
中国科技论文统计与引文分析数据库
中文社会科学引文索引
科学引文索引(美)
中文核心期刊
cscd
ei
jst
aj
sa
ca
cstpcd
cssci
sci
cpku
默认
篇关摘
篇名
关键词
摘要
全文
作者
作者单位
基金
分类号
搜索文章
搜索思路
钛学术文献服务平台
\
学术期刊
\
工业技术期刊
\
自动化技术与计算机技术期刊
\
工业控制计算机期刊
\
基于支持向量机的带钢表面缺陷识别研究
基于支持向量机的带钢表面缺陷识别研究
作者:
向阳
张晓龙
陈黎
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
带钢表面缺陷
训练
识别
支持向量机
摘要:
传统带钢生产采用人工目测的方法检测钢板的缺陷类型,检测结果的准确率对检测距离、检测人员的工作经验以及疲劳程度等具有一定的依赖性,这种人工目测方法效率较低.针对传统检测方法中存在的问题,运用支持向量机的优良分类性能,将其应用于带钢表面缺陷的识别研究.实验选用带钢生产现场采集的缺陷图像样本,分别采用支持向量机与决策树算法进行训练与识别,通过实验数据比较发现,支持向量机的sigmoid核与线性核算法要好于决策树算法.在相同的实验环境下,分别采用径向基核,多项式核,sigmoid核以及线性核算法进行训练与识别,通过训练时间的比较可以看出,线性核的训练时间明显较长,径向基核,多项式核与sigmoid核的训练速度相差不大.对比识别率可以发现,径向基核的识别率较好.
暂无资源
收藏
引用
分享
推荐文章
支持向量机超声缺陷识别法的研究
超声波检测
小波包分析
支持向量机
缺陷识别
基于深度学习算法的带钢表面缺陷识别
带钢表面
深度学习
分类准确性
缺陷识别
基于支持向量机的手势识别研究
手势识别
支持向量机
核函数
多分类
基于支持向量机的人脸识别研究
人脸识别
支持向量机
离散小波变换
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于支持向量机的带钢表面缺陷识别研究
来源期刊
工业控制计算机
学科
工学
关键词
带钢表面缺陷
训练
识别
支持向量机
年,卷(期)
2012,(8)
所属期刊栏目
软件与仿真
研究方向
页码范围
99-101
页数
分类号
TP181
字数
4006字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-182X.2012.08.045
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
陈黎
武汉科技大学计算机科学与技术学院
40
171
7.0
11.0
2
张晓龙
武汉科技大学计算机科学与技术学院
49
652
13.0
24.0
3
向阳
武汉科技大学计算机科学与技术学院
17
96
6.0
9.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(15)
共引文献
(47)
参考文献
(8)
节点文献
引证文献
(9)
同被引文献
(20)
二级引证文献
(25)
1962(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
1996(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
1998(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1999(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2002(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2003(9)
参考文献(2)
二级参考文献(7)
2004(3)
参考文献(1)
二级参考文献(2)
2006(4)
参考文献(2)
二级参考文献(2)
2007(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2012(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2013(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2014(8)
引证文献(3)
二级引证文献(5)
2015(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
2016(4)
引证文献(1)
二级引证文献(3)
2017(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
2018(6)
引证文献(0)
二级引证文献(6)
2019(9)
引证文献(3)
二级引证文献(6)
2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
带钢表面缺陷
训练
识别
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业控制计算机
主办单位:
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会
江苏省计算技术研究所
有限责任公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-182X
CN:
32-1764/TP
开本:
大16开
出版地:
南京市龙蟠路173号江苏省计算技术研究所
邮发代号:
28-60
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
13243
总下载数(次)
60
总被引数(次)
46621
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
相关文献
1.
支持向量机超声缺陷识别法的研究
2.
基于深度学习算法的带钢表面缺陷识别
3.
基于支持向量机的手势识别研究
4.
基于支持向量机的人脸识别研究
5.
基于支持向量机的钢板缺陷分类问题的研究
6.
基于支持向量机的说话人识别研究
7.
基于改进支持向量机的货币识别研究
8.
基于支持向量机的飞机图像识别算法
9.
基于支持向量机的水中目标识别
10.
基于支持向量机的乐音识别
11.
基于支持向量机的煤岩界面识别方法
12.
基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别
13.
基于支持向量机的抗噪语音识别
14.
基于机器视觉的带钢表面缺陷检测研究进展
15.
基于支持向量机的通信信号调制识别方法研究
推荐文献
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
首页
论文降重
免费查重
学术期刊
学术导航
任务中心
论文润色
登录
根据相关规定,获取原文需跳转至原文服务方进行注册认证身份信息
完成下面三个步骤操作后即可获取文献,阅读后请
点击下方页面【继续获取】按钮
钛学术
文献服务平台
学术出版新技术应用与公共服务实验室出品
原文合作方
继续获取
获取文献流程
1.访问原文合作方请等待几秒系统会自动跳转至登录页,首次访问请先注册账号,填写基本信息后,点击【注册】
2.注册后进行实名认证,实名认证成功后点击【返回】
3.检查邮箱地址是否正确,若错误或未填写请填写正确邮箱地址,点击【确认支付】完成获取,文献将在1小时内发送至您的邮箱
*若已注册过原文合作方账号的用户,可跳过上述操作,直接登录后获取原文即可
点击
【获取原文】
按钮,跳转至合作网站。
首次获取需要在合作网站
进行注册。
注册并实名认证,认证后点击
【返回】按钮。
确认邮箱信息,点击
【确认支付】
, 订单将在一小时内发送至您的邮箱。
*
若已经注册过合作网站账号,请忽略第二、三步,直接登录即可。
期刊分类
期刊(年)
期刊(期)
期刊推荐
一般工业技术
交通运输
军事科技
冶金工业
动力工程
化学工业
原子能技术
大学学报
建筑科学
无线电电子学与电信技术
机械与仪表工业
水利工程
环境科学与安全科学
电工技术
石油与天然气工业
矿业工程
自动化技术与计算机技术
航空航天
轻工业与手工业
金属学与金属工艺
工业控制计算机2022
工业控制计算机2021
工业控制计算机2020
工业控制计算机2019
工业控制计算机2018
工业控制计算机2017
工业控制计算机2016
工业控制计算机2015
工业控制计算机2014
工业控制计算机2013
工业控制计算机2012
工业控制计算机2011
工业控制计算机2010
工业控制计算机2009
工业控制计算机2008
工业控制计算机2007
工业控制计算机2006
工业控制计算机2005
工业控制计算机2004
工业控制计算机2003
工业控制计算机2002
工业控制计算机2001
工业控制计算机2000
工业控制计算机2012年第9期
工业控制计算机2012年第8期
工业控制计算机2012年第7期
工业控制计算机2012年第6期
工业控制计算机2012年第5期
工业控制计算机2012年第4期
工业控制计算机2012年第3期
工业控制计算机2012年第2期
工业控制计算机2012年第12期
工业控制计算机2012年第11期
工业控制计算机2012年第10期
工业控制计算机2012年第1期
关于我们
用户协议
隐私政策
知识产权保护
期刊导航
免费查重
论文知识
钛学术官网
按字母查找期刊:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他
联系合作 广告推广: shenyukuan@paperpass.com
京ICP备2021016839号
营业执照
版物经营许可证:新出发 京零 字第 朝220126号