【摘 要】
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针对当前禽蛋蛋壳无损检测系统存在检测精度不高的问题,提出粗糙集和支持向量机相结合的方法进行分类器的设计。首先,基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简,在约简过程中,
【机 构】
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湖南工程学院机械系,湘潭大学机械工程学院,华中农业大学工程技术学院
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针对当前禽蛋蛋壳无损检测系统存在检测精度不高的问题,提出粗糙集和支持向量机相结合的方法进行分类器的设计。首先,基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简,在约简过程中,利用模糊C均值聚类算法对特征参数进行量化,并基于属性重要性的启发式搜索对条件属性进行约简;然后,在属性约简的基础上完成支持向量机分类器的训练,在训练过程中,通过交叉验证法对分类器模型参数进行了优化。实验结果表明该方法的分类准确率能够达到94.6%,具有良好的工程应用价值。
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