《表3 不同分类器的识别结果》

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《优化群分解在磁瓦内部缺陷声振检测中的应用》

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确定合理的训练样本数量后，可根据测试样本的识别正确率来检验不同分类器的识别能力，表3展示了RF、KNN和SVM 3种分类器对磁瓦内部缺陷的识别效果。3种分类器的参数设置如下:RF中将树的数量n Bag取50；KNN中，k值为5，距离函数为euclidean；SVM中，惩罚参数c为2，核函数参数γ为1。从表3可以看出，仅RF分类器满足检测要求，对3类样本中含有内部缺陷的磁瓦识别正确率为100%，对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ样本中合格磁瓦识别正确率分别为100%、98.33%和100%。