基于广义加权支持向量机的焊接缺陷分类方法

提出了一种广义加权支持向量机(GW SVM)的焊接缺陷分类算法。首先为克服由于样本数量不平衡性引起的小样本类别精度差的问题,引入由于样本差异的权重;然后为解决不同类别的重要性要求,根据经验人工确定不同类别重要性的权重。针对样本重要性的影响,采用有监督模糊聚类方法来确定样本重要性权重。测试结果表明:广义加权支持向量机在噪声影响较大及样本类别相差较大时,能够提高重要的、数量少的缺陷检测精度。