基于SVM算法的螺絲鎖附結果分類研究

劉金燕 王冬青 林國聰

摘要： 為提高螺絲鎖附結果分類的正確性，本文以采集的蘋果手機螺絲鎖附過程的受力數據為依據，基于支持向量機（support vector machine， SVM）算法，對螺絲鎖附結果分類進行研究。通過重采樣和歸一化的方法，對所采集的數據進行預處理，并采用支持向量機算法對數據進行訓練，同時采用網格搜索算法尋找最優參數C與σ2，為檢驗模型的好壞，采用驗證集將400組驗證數據輸入到模型中。研究結果表明，在400組驗證數據中，第399組數據分類錯誤，誤差率為025%，在允許范圍內。該研究對螺絲安裝或拆卸速度及準確性的提高具有重要意義。

關鍵詞： 鎖附螺絲; 數據處理; 重采樣; 歸一化; SVM

中圖分類號： TP273+.1; TP391.77? 文獻標識碼： A