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基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别
被引量：
7
1
作者
吴忠强
康晓华
于丹琦
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期95-103,共9页
提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机...
提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,建立识别模型。引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群和遗传算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。
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关键词
板形模式识别
双变量阈值小波函数
支持向量机
布谷鸟优化算法
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职称材料
题名
基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别
被引量：
7
1
作者
吴忠强
康晓华
于丹琦
机构
燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期95-103,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1260203)
河北省"三三三人才工程"基金资助项目(A2016015002)
+1 种基金
河北省自然科学基金资助项目(F2016203006
F2017203304)
文摘
提高板形模式识别的精度利于得到高精度的控制效果。针对实测的板形信号中混有噪声信号的问题,利用双变量阈值小波去噪,克服了软硬阈值函数在处理小波系数方面存在的缺点,使得去噪的效果更好。将去噪后的板形信号离散化,作为支持向量机的学习样本,建立识别模型。引入布谷鸟算法优化支持向量机的参数。仿真结果表明,相比于粒子群和遗传算法,布谷鸟优化算法所需匹配的参数少,而获得的最优解更好。
关键词
板形模式识别
双变量阈值小波函数
支持向量机
布谷鸟优化算法
Keywords
flatness pattern recognition
bivariate wavelet threshold function
support vector machine(SVM)
cuckoo algorithm
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波消噪和优化支持向量机的板形模式识别
吴忠强
康晓华
于丹琦
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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