CN107273923A - 一种纺织面料摩擦声波辨别器的构建方法 - Google Patents

一种纺织面料摩擦声波辨别器的构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种纺织面料摩擦声波辨别器的构建方法。本发明对声波信号计算Haar特征空间，在特征空间中的每个特征点上构建辨别器，根据“正样本全通过、负样本误判最少”的原则确定辨别器门限值；对每个辨别器计分，拾取得分最高者构建辨别器队列，通过不断调整被误判负样本的权值，使得拾取过程具有倾向性，从而组建高效的渐进式辨别器队列。本发明提供的方法，可用于根据摩擦声波进行纺织面料分类，作为对当前纺织面料分类方式的补充。

Description

一种纺织面料摩擦声波辨别器的构建方法
技术领域
本发明属于纺织工程技术领域，具体涉及一种纺织面料摩擦声波辨别器的构建方法。
背景技术
现有的面料检测与分类的方法包括手感目测法、燃烧法、化学试剂法和光谱分析法等。手感目测法主观性较强容易出错，燃烧法和化学试剂法属于有损检测且操作复杂，光谱分析法则费用高昂。纺织面料由于材质不同造成摩擦声波信号特征不同，通过摩擦声波进行面料的分类可作为对现有方法的补充。通过摩擦声波进行面料分类的前提和关键，是摩擦声波辨别器的构建。
发明内容
作为对现有面料检测与分类方法的补充，本发明提供一种面料摩擦声波辨别器的构建方法，该方法可在少量样本条件下快速、有效地组建辨别器队列，从而为通过摩擦声波进行纺织面料的分类提供支撑。
本发明通过以下技术方案来实现：对摩擦声波信号提取特征空间，特征空间中每个点对应一个辨别器，按照“正样本全通过、负样本误判最小”的原则确定每个辨别器的门限值；对每个负样本赋予相同的初始权值，每次拾取一个负样本辨别能力最强的辨别器加入队列，并且使那些被误判的负样本权值加倍，以此控制那些能够辨别上一次误判样本的辨别器更有可能被拾取，从而组建一个高效的、渐进式的辨别器队列。
本发明的主要技术内容包括：
(1)计算特征空间
设摩擦声波信号为v，v(s,p)代表该信号中以p为位移、以s为尺度的片段，h(s)为Haar小波在尺度s上的实例，则该信号的Haar特征空间F定义为：
F(s,p)＝v(s,p)×h(s)
(s,p)可视为特征空间的点坐标，三维空间F(s,p)涵盖了信号在所有特征点(尺度和位移)上的Haar特征。
(2)构建辨别器
针对每个特征点(s,p)，构建一个辨别器D(s,p)。设ts,p为辨别器D(s,p)的门限值，当样本在该点的特征值落入ts,p的某一边(左边或右边)，该样本被认作正样本。因此，实现辨别器的关键是确定其门限值。按照“正样本全通过、负样本误判最少”的原则确定门限值，具体实施如下：计算所有样本在该点的特征值，确定正样本在该点特征值的范围[a,b]，计算ts,p＝a时负样本的误判率Ea和ts,p＝b时负样本的误判率Eb，
若Ea<Eb：
否则：
其中正样本以1表示，负样本以0表示。
(3)组建辨别器队列
按下列步骤组建辨别器队列：
a)为每个负样本赋初始权值1.0；
b)为每个辨别器计分，分值为其正确辨别的各个负样本的权值加和；
c)拾取得分最高的辨别器(设为Dm)推入队列；
d)对Dm误判的负样本，将其权值加倍，然后跳转到步骤b)
本发明的最大优点是不需要大量样本用于辨别器的训练，而是通过对负样本权值的不断调整，影响拾取过程的倾向性，形成渐进式辨别器队列。负样本通过单个辨别器的概率非常大，但通过整个辨别器队列的概率极小，从而可用于对摩擦声波信号进行分类。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是四种典型的面料摩擦声波信号；
图2是图1中所示摩擦声波信号的特征空间；
图3是辨别器构建的一个实施例；
图4是辨别器队列组建的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做进一步说明。
在图1中，给出了面料摩擦声波信号的典型例子，面料成分依次是羊毛、棉、丝、涤纶。对每种面料摩擦声波采集8个样本，共4组32个样本。若要构建羊毛面料的摩擦声波辨别器，则以羊毛面料摩擦声波信号为正样本，其余为负样本，即8个正样本和24个负样本。采样率为8KHz，则每个样本包含8000个数据。
在图2中，给出了计算得到的每个样本的特征空间。该系列样本的特征空间包含8000×8000＝64,000,000个特征点，针对每个特征点构建辨别器。以辨别器D(1,1)为例，各个样本在特征点(1,1)处的值如图3。
图3表明，在特征点(1,1)处正样本(羊毛面料)的取值范围为[0.08,0.46]，根据“正样本全通过”原则，辨别器D(1,1)的门限值可选0.08或0.46。若门限值取0.08则有20个负样本被误判，取0.46则有15个负样本被误判，根据“负样本误判最少”原则，辨别器D(1,1)门限值应取0.46，即：
图4阐述辨别器队列的组建过程。24个负样本初始权值设为1，以正确辨别的各个负样本的权值加和为每个辨别器计分，拾取得分最高的辨别器Dm，将其加入队列；对Dm误判的样本，权值加倍；重复进行辨别器计分、拾取和权值调整，直到辨别器全部进入队列。

Claims (5)

1.一种纺织面料摩擦声波辨别器的构建方法，其特征在于包括如下步骤：
1)计算特征空间
计算声波信号的Haar特征值，建立三维特征空间；
2)构建辨别器
对特征空间中的每个特征点，构建一个辨别器；
3)组建辨别器队列
为每个辨别器计算其得分，不断拾取得分最高的辨别器，组建辨别器队列。
2.根据权利要求1所述的纺织面料摩擦声波辨别器构建方法，其特征在于所述的步骤1)具体为：所述的特征空间包括声波信号在每个位移量和尺度上的特征值；
设摩擦声波信号为v，v(s,p)代表该信号中以p为位移、以s为尺度的片段，h(s)为Haar小波在尺度s上的实例，则该信号的Haar特征空间F定义为：
F(s,p)＝v(s,p)×h(s)
(s,p)视为特征空间的点坐标，三维空间F(s,p)涵盖了信号在所有特征点上的Haar特征。
3.根据权利要求1所述的纺织面料摩擦声波辨别器构建方法，其特征在于所述的步骤2)具体为：
针对每个特征点(s,p)，构建一个辨别器D(s,p)，设ts,p为辨别器D(s,p)的门限值，当样本在该点的特征值落入ts,p的某一边，该样本被认作正样本，按照“正样本全通过、负样本误判最少”的方法确定门限值。
4.根据权利要求3所述的纺织面料摩擦声波辨别器构建方法，其特征在于所述的按照“正样本全通过、负样本误判最少”的方法确定门限值具体为：
计算所有样本在该点的特征值，确定正样本在该点特征值的范围[a,b]，计算ts,p＝a时负样本的误判率Ea和ts,p＝b时负样本的误判率Eb，若Ea<Eb则取a作为门限值，否则取b作为门限值；
取a作为门限值时：
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取b作为门限值时：
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5.根据权利要求1所述的纺织面料摩擦声波辨别器构建方法，其特征在于所述的组建辨别器队列具体为：先对所有负样本赋予初始权值1，以正确辨别的负样本的权值加和为每个辨别器计分，拾取得分最高的辨别器Dm，将其加入队列；对Dm误判的样本，权值加倍；重复进行辨别器计分、拾取和权值调整，直到辨别器全部进入队列。
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