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大間隔分類機(jī)

2019-05-14 08:52:22金家立
鋒繪 2019年2期
關(guān)鍵詞:識(shí)別

金家立

摘要:帶鋼表面缺陷識(shí)別類屬于模式識(shí)別領(lǐng)域,特征提取和分類是帶鋼表面缺陷識(shí)別過(guò)程中的兩個(gè)重要環(huán)節(jié)。本文介紹了SVM模型及其在帶鋼表面缺陷識(shí)別上的應(yīng)用,并簡(jiǎn)單介紹了大間隔分類機(jī)。

關(guān)鍵詞:缺陷分類;支特向量機(jī);大間隔分類機(jī);識(shí)別

1 引言

標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)(Support Vector Machines,SVM)最初是由Vapnik等人于1963年提出。SVM以統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ),采用了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則(SRM)和VC維理論(Vapnik-Chervonenkis)使其具有良好的泛化能力。SVM也具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ),通過(guò)利用分類間隔最大化的思想來(lái)求解一個(gè)凸二次規(guī)劃問(wèn)題(QuadraticProgramming Problem,QPP)從而產(chǎn)生一個(gè)最優(yōu)分類超平面,因此模型求出的局部最優(yōu)解一定是全局最優(yōu)解。此外,核函數(shù)的應(yīng)用成功地解決了高維空間中的決策問(wèn)題。目前,SVM已成功地應(yīng)用在許多實(shí)際問(wèn)題中,例如:人臉識(shí)別[1]、故障診斷[2]、基因分類[3]、圖像處理[4]、價(jià)格預(yù)測(cè)[5]等,現(xiàn)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的最常用的分類算法之一。然而,SVM卻存在著分類精度和效率之間的矛盾,近年來(lái),一些研究人員對(duì)SVM算法進(jìn)行改進(jìn),如NN-SVM算法[6]、BS-SVM算法[7]、LIBSVM算法[8]等。

2 應(yīng)用背景

帶鋼是國(guó)家建設(shè)和實(shí)現(xiàn)四化必不可少的重要物資,廣泛應(yīng)用在汽車制造、機(jī)械制造、鐵路制造、航空航天等領(lǐng)域。在生產(chǎn)過(guò)程中,由于鋼板受到鑄造、軋制、設(shè)備等因素的影響,鋼板表面會(huì)產(chǎn)生不同類型的缺陷。例如:孔洞、劃痕、銹斑等。這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的深加工和美觀,還會(huì)使得鋼板的耐腐蝕性、耐磨性、耐高溫性在很大程度上有所降低。近年來(lái),提高帶鋼表面質(zhì)量已成為鋼鐵企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑之一,表面缺陷識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于鋼鐵行業(yè),現(xiàn)已成為鋼鐵行業(yè)檢測(cè)和控制帶鋼質(zhì)量的一項(xiàng)重要技術(shù)。其中,機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)能夠提高生產(chǎn)效率、控制產(chǎn)品質(zhì)量、提高運(yùn)算性能、增強(qiáng)系統(tǒng)的實(shí)用性和可靠性[9],因此,該技術(shù)在研究人員的努力下迅速發(fā)展。向陽(yáng)等人提出了基于SVM的帶鋼表面缺陷識(shí)別研究,采用SVM識(shí)別分類方法取代傳統(tǒng)人工檢測(cè)帶鋼表面缺陷類型,并與決策樹算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SVM模型的識(shí)別率更高[10]。

3 大間隔分類機(jī)

傳統(tǒng)支持向量機(jī)的核心思想是最大化“最小間隔”,Gao和Zhou證明了間隔分布對(duì)泛化能力也尤為重要[11]。Zhang和zhou利用其一階和二階統(tǒng)計(jì)量來(lái)描繪間隔分布,將間隔分布對(duì)泛化能力的影響加到SVM的目標(biāo)函數(shù)中,通過(guò)最大化樣本的間隔均值,最小化樣本的間隔方差來(lái)提高TWLDM的分類精度,并提出了大間隔分布學(xué)習(xí)機(jī)模型(Large Margin Distribution Machine,LDM)[12]。核函數(shù)的成功引用,也巧妙地解決了在高維空間中的內(nèi)積運(yùn)算,從而很好地解決了非線性分類問(wèn)題。通過(guò)[12]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以看出LDM的泛化性能更出色。

4 結(jié)論

大間隔分類機(jī)算法是一種廣泛的學(xué)習(xí)算法,通過(guò)最大化間隔均值,最小化間隔方差來(lái)提高算法的泛化能力,在以后的工作中,可以將LDM算法推廣到其他的學(xué)習(xí)環(huán)境中,并加以應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

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