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一种基于大数据分析的航天产品装配质量问题分类方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析的航天产品装配质量问题分类方法,基于Hadoop构建大数据分析平台,首先构建初始SVM模型,然后运用遗传算法对初始SVM模型的参数进行优化选择,获得最佳分类精度SVM模型的参数;最终得到GA‑SVM模型。该GA‑SVM模型可以将不同的质量问题进行分类,而且具有很高的分类精度。本发明运用了大数据分析技术,使得运算更为高效,遗传算法中的交叉运算和变异运算考虑到种群进化的动态性,能够快速准确的找到最优解,将遗传算法应用到支持向量机的参数优化中,提高了质量问题分类的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN106372660A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201610770379.3

  • 申请日2016-08-30

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06F17/30(20060101);

  • 代理机构北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人汤东凤

  • 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学

  • 入库时间 2023-06-19 01:29:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-06

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20170201 申请日:20160830

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2017-03-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160830

    实质审查的生效

  • 2017-02-01

    公开

    公开

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