一种基于PSO-GA的数据分类预测方法及设备

    公开(公告)号:CN115114836A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210825643.4

    申请日:2022-07-14

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑GA的数据分类预测方法及设备,属于分类预测技术领域,用于解决传统的分类预测模型不能准确的反映出分类预测结果的技术问题。方法包括:接收数据,将数据输入到训练好的分类预测模型中;其中,分类预测模型的训练过程包括:将支持向量机模型的预设参数进行迭代计算,得到局部预测结果及全局预测结果;基于所述局部预测结果,确定所述支持向量机模型的全局优化量;根据全局优化量与全局预测结果,比较全局分类适应度值与全局最优分类适应度值;确定出全局最终优化分类参数,对分类预测模型进行优化训练;根据训练好的分类预测模型,对数据进行分类,得到数据分类结果。

    一种螺栓关键参数的测量方法及设备

    公开(公告)号:CN115018811A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210752824.9

    申请日:2022-06-29

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种螺栓关键参数的测量方法及设备,属于机器视觉技术领域,用于解决现有的螺栓尺寸检测精度不高,且人工检测成本大,耗时又费力,难以保证螺纹质量,有较大的测量误差的技术问题。方法包括:对采集到的螺栓图像进行图像预处理,得到初始图像;根据二维码,对初始图像进行标定,得到像素转换测量值;对初始图像进行图像切割,得到单独螺栓图像;对单独螺栓图像进行亚像素轮廓提取处理,得到亚像素轮廓图像;对亚像素轮廓图像进行左右螺纹边缘轮廓裁剪处理,得到螺纹边缘轮廓图;根据螺纹边缘轮廓图,通过像素转换测量值,计算得到螺栓关键参数;其中,螺栓关键参数包括螺栓大径距离、中径距离、小径距离以及螺纹螺距。

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