基于人工免疫和支持向量机的焊接缺陷分类方法-工程科学与技术.PDF

第 50 卷 第 4 期 工 程 科 学 与 技 术 Vol. 50 No. 4 2018 年 7 月 ADVANCED ENGINEERING SCIENCES July 2018 •化学工程与材料工程• DOI: 10.15961/j.jsuese.201700868 基于人工免疫和支持向量机的焊接缺陷分类方法 李　晔，吴志生，李砚峰，朱彦军 (太原科技大学 材料科学与工程学院，山西 太原 030024) 摘　要:焊接缺陷的分类属于不平衡样本多分类问题，在不平衡样本中重要的特征子集通常也不相同，需要通过 特征选择获得更具差异性的特征，提高稀有类样本的识别率。使用支持向量机作为分类器评价特征子集，人工免 疫系统算法寻找可靠的特征，并且利用人工免疫算法优化支持向量机的参数，目的是同时完成参数优化和特征 子集的选择。将此算法应用于低碳钢对接焊、低碳钢角接焊、低碳钢T型焊、低碳钢搭接焊、不锈钢对接焊、不锈 钢角接焊、不锈钢T型焊、不锈钢搭接焊8类焊接缺陷数据集上进行常见焊接缺陷的气孔、夹渣、裂纹、未熔合、未 焊透和伪缺陷的分类识别，并与未进行特征选择直接进行分类的结果进行比较及不同特征选择和分类算法下进 行比较。结果表明，采用本文算法，焊接缺陷的气孔、夹渣、裂纹、未熔合、未焊透和伪缺陷的的平均分类准确率达 到了（96.21±0.67 ）% ，平均敏感度值达到了（85.43±1.65 ）% ，比传统的基于相关性的特征选择算法（CFS ）、最小冗 余最大相关性算法（mRMR ）、粗糙集条件互信息算法（RCMI ）特征选择法和贝叶斯（Bayes ）、分类回归树（CART ） 分类方法的组合具有明显的提高。因此，本文算法优于传统分类方法，利用较少属性的同时提高焊接接头缺陷分 类准确率，保证稀有类的识别率，并能够提供不同缺陷的最优特征参数。 关键词:焊接接头缺陷；支持向量机；人工免疫算法；特征选择；分类 中图分类号:TG115.28　　　　　文献标志码:A　　　　　文章编号:2096-3246（2018 ）04-0221-07 Defects Classification Method of Welding Joints Based on Artificial Immune and Support Vector Machine LI Ye ，WU Zhisheng，LI Yanfeng ，ZHU Yanjun (College of Materials Sci. and Eng., Taiyuan Univ. of Sci. and Technol., Taiyuan 030024, China) Abstract : Classifications of welding defects are a multi-classification problem of unbalanced samples and the feature distribution of unbalanced samples also vary. Feature selection is needed to acquire more discriminating features and improve the recognition rate of rare samples. In order to complete the parameter optimization and selection of feature subset at the same time, the support vector machine was se