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基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。 相似文献
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对火炮内膛图像进行有效的疵病分割是内膛疵病识别的重要步骤。针对火炮身管导气孑L疵病的分割进行研究,提出基于Contourlet变换的火炮内膛疵病分割方法。通过对内膛图像Contourlet变换高低频系数的调整,在排除导气孔自身结构的影响下,提取出疵病的边缘,并结合形态学处理,实现导气孔疵病的分割。实验结果表明,该方法内膛疵病分割准确,抗噪能力强,适用于火炮内膛疵病分割。 相似文献
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