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J-GLOBAL ID：201702238248906746   整理番号：17A0302582

SVMに基づくフィルタ表面欠陥認識手法【JST・京大機械翻訳】

Surface defects classification for optical filters based on support vector machine

著者 (4件)： Wu Junfang (School of Science,South China University of Technology) ,  Liu Guixiong (School of Mechanical and Automotive Engineering,South China University of Technology) ,  Fu Mengyao (School of Mechanical and Automotive Engineering,South China University of Technology) ,  Wang Xiaohui (Guangzhou Research Institute of Optics-Mechanics-Electricity Technology)
資料名： Zhongguo Ceshi  (Zhongguo Ceshi)
巻： 42  号： 2  ページ： 92-95,144  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3059A  ISSN： 1674-5124  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在のフィルタ表面欠陥認識のために,人工的方法,高コスト,およびリアルタイム性を満たすことができないという問題を解決するために,有向非循環サポートベクトルマシン(DAG-SVM)に基づくフィルタ表面欠陥認識法を提案する。この方法は,フィルタの欠陥の特性を結合して,3つの単純構造と優れた性能を有するフィルタ表面欠陥認識法を設計して,マルチ分類器の複雑性を克服して,分類精度を保証することが難しい問題を解決した。実験結果は以下を示す。この方法は,フィルタの点欠陥,印子欠陥,スクラッチ欠陥,および欠陥欠陥の認識精度が100%であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  点欠陥 ,  *フィルタ ,  *表面欠陥
準シソーラス用語： 認識精度 ,  スクラッチ ,  分類精度 ,  複雑性 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： optical filter ,  surface defects ,  classification ,  support vector machine

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： SVM ,  表面欠陥 ,  手法