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摘要:
针对焊锡粒多余物粒径特征识别过程中,粒径区分度不足和粒径特征参数类间交叉对分类准确率的不利影响,提出基于聚类的高精密航天器多余物粒径特征识别方法.从信号时域与频域分析技术出发,选取多个特征参数构建多余物粒径初始特征参数向量;采用Fisher比量化各个特征参数对粒径的区分能力并削除贡献率较低的特征参数,从而构建最终多余物粒径特征识别模型;用K均值聚类算法对无标记的不同粒径等级训练样本进行学习后揭示不同粒径等级下输入特征参数的分布规律,实现混合粒径的识别.验证试验表明,在含单个和2个多余物的情况下,多余物粒径的总体识别准确率达81.8%,满足实际要求.
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文献信息
篇名 基于聚类的航天器多余物粒径特征识别方法
来源期刊 航天器环境工程 学科 工学
关键词 高精密航天器 多余物 粒径识别 特征参数 Fisher比 K均值聚类算法
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 技术实践|Technical Practice
研究方向 页码范围 111-118
页数 8页 分类号 TB52+.9|V416.6
字数 语种 中文
DOI 10.12126/see.2022.01.016
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
高精密航天器
多余物
粒径识别
特征参数
Fisher比
K均值聚类算法
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
航天器环境工程
双月刊
1673-1379
11-5333/V
大16开
北京市朝阳区民族园路5号
1984
chi
出版文献量(篇)
2212
总下载数(次)
8
总被引数(次)
10138
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