基于密度和粒子群的SVM算法研究

针对SVM算法在训练过程中,对于训练样本集过大,导致训练过程中的冗余样本和噪声会使划分超平面受到影响,于是提出使用基于密度的裁剪方法对训练样本进行裁剪,去除样本集的噪声和冗余样本,优化分类超平面的划分,提高分类准确率。而在SVM算法中的惩罚因子C和核函数g对于分类性能影响较大。提出基于粒子群算法对SVM算法进行改进,通过粒子群算法优化惩罚因子C和核参数g。使用样本集对改进算法进行实验论证,该方法确实有效地提升了SVM分类性能。     

基于Labview的咖啡机性能检测系统设计与实现

设计了基于咖啡机生产线末端的在线检测系统,旨在对成品咖啡机按预定的工艺流程对其各项性能参数,进行全方位的测试。文中详细分析了该检测系统的系统要求和产品测试工艺流程,设计了基于Labview的系统控制软件和操作界面,实现了实时数据采集、数据分析处理、检测达标判定和产品数据的安全保存。经过生产现场实际运行,证明该系统满足了工业检测要求,提高了检测效率,保证了与生产线上的产品同步在线检测。