改进ALPSO-SVM的精密加工结构件图像分类算法

作者：程洋; 李柏林; 赖复尧; 苏欣

来源：机械设计与制造, 2023, (10): 7-16.

DOI：10.19356/j.cnki.1001-3997.20230427.002

• 图像分类
• SVM
• PSO算法
• levy飞行

针对精密加工结构件在加工过程中人工分拣效率低的问题，提出一种改进PSO对于SVM参数优化的图像分类算法（Adaptive Levy Flight Particle Swarm Optimization Algorithm-Support Vector Machine,ALPSO-SVM）。首先，建立一个SVM分类器用来完成图像分类，然后使用改进的PSO算法（ALPSO）来帮助SVM找到最优参数，以提高分类效果；通过引入自适应步长的Levy飞行算法来调整PSO算法中粒子的位置更新公式，提高PSO的寻优效率，以得到SVM的最优参数；最后，SVM以ALPSO输出的结果作为最优参数进行分类测试。实验结果表明，ALPSO有效地提高了SVM的分类性能，分类正确率与鲁棒性都得到提高，平均正确率达到90%以上。

• 出版日期2023
• 单位西南交通大学; 中国电子科技集团公司第十研究所