计算机工程与科学

作者：刘亚，胡慧君，刘茂福

单位：1.武汉科技大学计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430065;2.武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，湖北 武汉 430065

关键词：带钢缺陷分类,混合染色体,SVM,遗传算法,分类准确率,

基金：国家自然科学基金（61100133）；湖北省重点实验室开放基金（znss2013B014）

为了保证带钢缺陷分类的实时性和准确性，提出了一种基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法。该方法不仅优化了支持向量机SVM中核函数参数、惩罚因子，并且对核函数、输入的特征向量进行了选择。除此之外，该方法融合了遗传算法和SVM，用遗传算法优化影响SVM的核函数参数、惩罚因子、输入特征和核函数；同时，用SVM建立的分类模型的分类准确率限制遗传算法的进化方向，彼此制约和促进，最终确定最优分类模型。实验结果表明，基于混合染色体的带钢缺陷图像分类方法建立的分类模型能实时、准确地对带钢缺陷图像进行分类。

来源：2016年第6期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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