摘要：使用支持向量机对海量数据的分类是相当困难的 .为了解决这个问题 ,该文讨论了以下问题 :( 1)提出了一种通用的基于超曲面的直接分类方法 ,它是基于Jordan曲线定理 ,根据围绕数的奇偶进行分类判断的一种新算法 ;( 2 )提出了分类超曲面的概念 ,设计出超曲面的构造方法及基于Jordan定理的分类算法 ;( 3)对双螺旋等问题的分类实验结果说明 :分类超曲面可以有效地解决在有限区域分布很复杂的海量的非线性数据分类问题 ,并能够提高分类效率和准确率 .

摘要：激光焊接过程中,强光导致焊接节点的视觉图像质量较低,降低了定位准确性;为了优化特殊材质的激光焊接节点定位精准度;以AH36钢为例,设计一种激光焊接节点视觉定位方法;在获取AH36钢的激光焊接节点区域图像后,通过EGDNet算法获取焊接节点边缘图像;利用Shi-Tomasi算法检测焊接边缘图像的角点,计算节点在AH36钢激光焊接图像中的位置坐标,完成AH36钢激光焊接节点定位;实验结果表明,该方法的焊接节点采集质量高;对x,y,z三个方向上的定位误差低于0.2 mm;最大定位时间为0.75 s;对于不同方案的平均定位误差始终较小,低于0.5 mm;在基准实验环境下的定位误差平均值为0.2 mm,标准差为0.05 mm,光照变化时的平均值为0.35 mm,标准差为0.08 mm,杂质引入时的平均值为0.4 mm,标准差为0.1 mm;证明了所提技术具有较高的定位精准度和定位速度。