一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的質(zhì)量分析方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201811487699.3 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN109670687B | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-03-26 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN109670687B | 申請(qǐng)公布日 | 2021-03-26 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06N3/00(2006.01)I;G06Q10/06(2012.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 彭剛;阮景;劉鑫 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 湖北博華自動(dòng)化系統(tǒng)工程有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 華中科技大學(xué)專(zhuān)利中心 | 代理人 | 李智;曹葆青 |
| 地址 | 430074湖北省武漢市洪山區(qū)珞喻路1037號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的質(zhì)量分析方法，首先，運(yùn)用訓(xùn)練好的支持向量機(jī)SVM模型的核函數(shù)，將線(xiàn)性不可分的原始數(shù)據(jù)樣本，從低維空間映射到高維空間中，得到線(xiàn)性可分的目標(biāo)數(shù)據(jù)集；然后，在高維空間中，對(duì)線(xiàn)性可分的目標(biāo)數(shù)據(jù)集，按分類(lèi)間隔最大的規(guī)則進(jìn)行線(xiàn)性分類(lèi)，得到最優(yōu)分類(lèi)面的判別函數(shù)，對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)操作，得到分類(lèi)結(jié)果；最后，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果，對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行分類(lèi)分析。本發(fā)明采用粒子群算法，優(yōu)化支持向量機(jī)的核函數(shù)和懲罰函數(shù)的關(guān)鍵參數(shù)，為支持向量機(jī)模型參數(shù)的優(yōu)化提供了一種可行、高效的方法，并具有較高的產(chǎn)品質(zhì)量分類(lèi)準(zhǔn)確率，算法復(fù)雜度也不會(huì)隨著數(shù)據(jù)維度的增加而有明顯增加。?? |
