基于SVM算法的螺丝锁附结果分类研究
2019-09-10刘金燕王冬青林国聪
青岛大学学报（工程技术版） 2019年3期
关键词：数据处理
刘金燕 王冬青 林国聪
摘要： 为提高螺丝锁附结果分类的正确性，本文以采集的蘋果手机螺丝锁附过程的受力数据为依据，基于支持向量机（support vector machine， SVM）算法，对螺丝锁附结果分类进行研究。通过重采样和归一化的方法，对所采集的数据进行预处理，并采用支持向量机算法对数据进行训练，同时采用网格搜索算法寻找最优参数C与σ2，为检验模型的好坏，采用验证集将400组验证数据输入到模型中。研究结果表明，在400组验证数据中，第399组数据分类错误，误差率为025%，在允许范围内。该研究对螺丝安装或拆卸速度及准确性的提高具有重要意义。
关键词： 锁附螺丝; 数据处理; 重采样; 归一化; SVM
中图分类号： TP273+.1; TP391.77 文献标识码： A
