卷烟质量是烟草企业的品牌形象。针对卷烟封口质量的在线检测需求,首先采用基于机器视觉的胶量检测方法,对相机进行标定和卷烟图像增强的预处理;其次采用基于多特征融合的模糊支持向量机算法对卷烟封口胶量进行分类检测,对支持向量机算法的惩罚因子进行模糊化;最后将不合格卷烟剔出生产线。测试结果表明,该检测方法可有效检测卷烟封口胶量,提高烟草企业生产效率及产品出厂质量。

针对传统的模糊支持向量机（FSVM）算法对边缘噪声敏感的不足，提出一种基于非线性紧密度和K最近邻方法（KNN）相结合的FSVM算法。该方法在计算样本隶属度大小时既考虑样本与类中心的距离，类中样本的紧密度，同时还考虑与其他类样本间的关系，其中紧密度的计算采用非线性数据分布描述方法进而使计算的隶属度更精确。实验结果同传统FSVM及其他改进的FSVM算法进行比较，对于国际标准测试数据及轴承故障检测问题，结果验证了建议算法具有很强的鲁棒性及高效的检测性能。

为了能够提高汽车液压离合器的故障诊断效率和精度，利用自适应模糊支持向量机邻近增量算法在汽车液压离合器故障诊断中应用进行了研究。分析了汽车液压离合器的常见故障；建立了基于模糊支持向量机的故障诊断模型；研究了邻近增量算法... 展开更多