基于加权Pin-SVM的钢板表面缺陷分类

作者：王涓

来源：信息技术, 2019, 43(07): 116-120.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2019.07.026

• 钢板表面缺陷
• 缺陷分类
• 支持向量机
• Pin-SVM
• 权重支持向量机

针对带钢表面缺陷分类问题,提出了一种加权Pin-SVM(WPin-SVM-n)模型。WPinSVM-n是在Pin-SVM的基础上,结合权重生成算法来解决分类问题。WPin-SVM-n利用Pinball损失函数实现了特征噪声不敏感特性。此外,WPin-SVM-n又引入了样本的权重,实现了标签噪声不敏感特性。另一方面,将WPin-SVM-n与二叉树相结合,解决了钢板表面缺陷的多类分类问题。最后,对六种带钢表面缺陷进行了试验研究。实验结果表明,多类WPin-SVM-n分类器(WPin-SVMs)在分类精度方面取得了令人满意的结果。

• 单位
  烟台汽车工程职业学院