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1、学兔兔www.xuetutu.com支持向量机法在钢结构焊接质量安全评价中的应用Applicationofs~etyevaluationoftheweIL~gqaⅡi⑩8媳Is丑G衄ebased⑩皿础v∞macNnemethod江西省九江职业技术学院张庆红摘要:目前我国对钢结构焊接质量安全鉴定方法主要依赖于经验判断,针对这个问题,本文研究借助现代检测仪器和测试技术,综合考虑现代统计学理论和凸二次规划理论,提出基于支持向量机的钢结构焊接质量安全评价方法。运用优秀的机器学习算法,对钢结构焊接质量进行全面分析,
2、并作出钢结构焊接质量与安全的综合评价,使钢结构焊接质量与安全评价更加科学和合理,以期对类似的研究和应用提供参照。关键词:钢结构;焊接支持向量机;评价方法目前我国对钢结构焊接质量的安接质量安全评价的数学模型学习方法的研究和应用,目前已经遇全鉴定所用的方法基本上属于实用鉴1.1基于统计学理论的支持向量机到一些难题,例如网络结构的确定问定法范畴⋯。这种鉴定方法主要依靠鉴原理题、欠拟合与过拟合问题以及局部极定人员的经验知识,受人为因素的影支持向量机(SupportVectorMa—值问题等。相比较神经网络等新兴响
3、较大,无法精确地对钢结构焊接质chines简称SVM)是Vapnik根据统计学机器学习方法而言,Vapnik等人研究量与安全作出正确评价。目前,以可理论提出的一种机器学习算法I3】。这种的有限样本条件下的支持向量机理论靠度为标准的可靠性鉴定法开始尝试基于结构风险最小化原则的机器学习逐渐成熟和完善,并以完备的统计学应用,现正处于深入研究阶段,已编算法,能够在有限训练样本的基础上,理论为指导形成了一个基础机器学习制出关于焊接钢结构可靠性评价标准求解实际问题时尽量提高它的推广能算法,它在解决小样本、非线性及高和
4、评价规程。但是,可靠性鉴定法在力并能够得到准确度较高的解。同时,维模式识别问题中表现出极大的优势钢结构焊接质量的评定标准中仍存在由于支持向量机算法是一个凸二次规和良好的研究与发展前景。尤为重要着不少问题。例如,一些规定只是用划问题,故其最终求得的解是全局最的是在解决非线性小样本问题时,支优解,是一种全局机器学习算法。相持向量机通过引入核函数,将原始输语言来描述,评定时很难掌握分寸等比较其它机器学习算法,它不但有强入空间映射到高维空间,将原始输入问题。因此,本文借助现代检测仪器大的统计学理论作为基础,而且在
5、训空问的非线性问题转化为映射后高维和测试技术,综合运用现代统计学理练过程中所需调整的参数比较少,有特征空间的线性问题来求解,从理论论,融入支持向量机机器学习算法,较高的推广性。上满足了统计学习的一致性条件和经对影响焊接质量的主要结构参数进行在模式识别领域,具有较好推广验风险最小化原则,并基于统计学习检测和数据处理,最后对数据进行全能力分类器的设计一直备受关注。传方法泛化边界的基础上建立小样本条面分析并做出钢结构焊接质量安全的统模式识别或者人工神经网络基本上件下归纳推理统计学习算法。综合评价,使得钢结构焊接
6、质量与安都是以大样本统计理论为指导,但是1_2钢结构焊接质量安全评价数学模全的评价工作更加科学化与合理化。很多实际问题往往面对的是小样本,型的建立1基于支持向量机的钢结构焊基于小样本并具有优良推广能力统计我国现有标准对钢结构焊接质量学模型的研究是模式识别领域中一个的评定主要是对其缺陷进行评定,其作者简介:张庆红(1969一),女,江西省九江市人,副教授.高级工程师,主要从事焊接技术的教学和科研T作新的研究热点。神经网络等新兴机器中未焊满为钢结构焊接的主要缺陷,瑗代焊接2011年第11期总第107期J一27
7、学兔兔www.xuetutu.com缺陷名称缺陷分类IⅡⅢⅣ£cn:-£(Ⅱ):∑q(‘,,)I(I老q‘,X\t,/,)“/(4)未焊满不允许不允许≤0.2+0.02且≤1mm≤0.2+0.02【『且≤2ram每100mm焊缝内缺陷总长~<25mm每100mm焊缝内缺陷总长~<25mrr其中函数K是核函数。而且全评价的影响因素和传统评价方法数K(‘,,)=(),6(xj))(5)并分为I、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ共四个等级⋯,如附表所示。学理论指导不足的特点,将钢结构焊模型采用径向基高斯核函数,其定义针对结构焊接质量
8、安全评价的特接质量安全评价过程作为一个多累分为:点,采用支持向量机的分类器来实现类器来看待,将影响结构焊接质量与(,xj)=expfIx一l,。j(6)焊接质量的等级评估,避免了传统鉴安全因素作为模型的输入,综合运用通过引入径向基核函数,将原始定方法存在评估难度大和单一化的缺统计学理论和二次规划理论,构建基空间的非线性问题转化为特征空间的陷。支持向量机最初思想是寻求最优于支持向量机的钢结构焊接质量安全线性问题来求解,这从理论上
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