基于支持向量机的枪弹外观缺陷识别与分类

• 作者: 刘红宁 王鹏 郭朝勇
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 枪弹外观缺陷 特征参数 识别与分类
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1943-1949
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.09.030

摘要

为解决枪弹外观缺陷自动分类问题,提出了一种基于支持向量机的枪弹外观缺陷自动识别与分类模型.首先针对枪弹表面缺陷的图像特点,从几何、灰度、纹理三方面进行了特征提取,在此基础上建立了基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类模型,并对特征参数进行了优选;研究了支持向量机中惩罚系数和核函数参数对分类器性能的影响;通过实验与基于BP神经网络的枪弹外观缺陷分类器进行了比较,结果表明,在小样本下,基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类器性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭朝勇	军械工程学院车辆与电气工程系	36	151	8.0	11.0
2	刘红宁	军械工程学院车辆与电气工程系	14	97	5.0	9.0
3	王鹏	军械工程学院车辆与电气工程系	11	57	3.0	7.0