基于遗传优化的SVM织物瑕疵类型识别matlab仿真

基于遗传优化的SVM织物瑕疵类型识别matlab仿真 - 实践

2025-09-29 10:56 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

1.前言

2.算法运行效果图预览

3.算法运行软件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真参数

6.算法理论概述

7.参考文献

8.算法完整程序工程

1.前言

支持向量机（SVM）是织物瑕疵识别的经典模型，但易受参数选择影响；遗传算法（GA）则擅长全局寻优，二者结合可显著提升瑕疵识别精度。

2.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

拼接算法SIFT+flann+RANSAC+GTM为博客中的内容(本文包含此部分内容)：

https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/151894611?spm=1001.2014.3001.5502

3.算法运行软件版本

Matlab2024b(推荐)或者matlab2022a

4.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

.....................................................
err=0;
err1=0;
err2=0;
err3=0;
err4=0;
for ii=1:15iifor j = 1:7rng(ii*j);if j == 1;xcc=xc1;end;if j == 2;xcc=xc2;end;if j == 3;xcc=xc3;end;if j == 4;xcc=xc4;end;if j == 5;xcc=xc5;end;if j == 6;xcc=xc6;end;if j == 7;xcc=xc7;end;I       = imresize(xcc,[64,64]);%加入干扰I       = double(I) + ii*randn(size(I));F       = [func_feature1(uint8(I))];[Predict1,error1] = svmpredict(T(j),F,model);if Predict1==T(j);err=err+1;endif Predict1==2&T(j)==2;err1=err1+1;endif Predict1==3&T(j)==3;err2=err2+1;endif Predict1==4&T(j)==4;err3=err3+1;endif Predict1==5&T(j)==5;err4=err4+1;endend
end
disp('正确率：');
rates  = err/105
rates2 = rates;
save R1.mat rates
load R0.mat
rates1 = rates;
figure;
bar([rates1,rates2]);
xlabel('1:SVM, 2:GA-SVM');
ylabel('织物瑕疵识别率');
ylim([0.8,1]);
09_054c

5.算法仿真参数

%通过GA-PSO搜索最优的四个参数
%C的范围
min3 = 0;
max3 = 5;
%gamma的范围
min4 = 0.000000001;
max4 = 1;
MAXGEN = 20;
NIND   = 200;

6.算法理论概述

拼接算法SIFT+flann+RANSAC+GTM参考如下内容：

https://blog.csdn.net/aycd1234/article/details/151894611?spm=1001.2014.3001.5502

GA-SVM部分理论如下：

SVM的本质是在高维特征空间中寻找最优分离超平面，使不同类别的织物瑕疵（如断经、跳花、污渍等）样本间隔最大，从而提升分类泛化能力，其核心优势与缺陷如下：优势：对小样本数据鲁棒性强，能有效处理高维特征（如织物纹理的灰度、纹理熵等特征），避免过拟合。

缺陷：模型性能严重依赖两个关键参数 ——惩罚系数C（控制对误分类样本的惩罚程度，C越大惩罚越重）和核函数参数γ（控制核函数将样本映射到高维空间的复杂度，γ越大映射越复杂）。若参数选择不当，会导致模型过拟合（C过大、γ过大）或欠拟合（C过小、γ过小），直接影响瑕疵识别精度。

遗传算法模拟生物 “自然选择、遗传变异” 的进化过程，将待优化的参数（如 SVM的C和γ）编码为 “染色体”，通过 “选择、交叉、变异” 操作迭代进化，最终筛选出适应度最高的 “最优染色体”（即最优参数组合）。

遗传优化SVM的本质是“以SVM的分类性能为目标，以遗传算法为工具，求解最优参数组合(C∗,γ∗) ”，具体协同流程如下：

1.遗传算法将SVM的C和γ编码为染色体，生成初始种群；
2.对每个染色体（即一组(C,γ)），训练SVM并计算其适应度（如10折交叉验证准确率）；
3.通过选择、交叉、变异操作，生成新一代种群，重复步骤 2；
4.当迭代次数达到预设值或适应度不再提升时，停止进化，输出最优染色体对应的(C∗,γ∗)；
5.用(C∗,γ∗)训练最终SVM模型，用于织物瑕疵类型的识别。

整个算法的流程图如下图所示：