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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：基于斑翠鸟优化算法优化特征选择的芯片缺陷分类方法，本发明首先对斑翠鸟优化算法的核心机制及其具体执行流程进行了详尽的阐述。紧接着，对支持向量机方法的工作原理进行了分析，并研究了支持向量机方法中惩罚参数C和径向基核函数参数γ在分类中的重要性。最后，提取芯片表面缺陷多维特征，将支持向量机作为分类器，并将测试集样本分类误差作为斑翠鸟优化算法的适应度函数，通过算法迭代寻求缺陷特征、惩罚参数C和径向基核函数参数γ的最优解。本发明展示了基于斑翠鸟优化算法优化特征选择方法具有强大的全局搜索和局部优化能力，可以提高分类识别精度和效率，对于解决芯片表面缺陷分类问题具有显著优势。
主权项：1.基于斑翠鸟优化算法优化特征选择的芯片缺陷分类方法，其特征在于：具体步骤如下；步骤一：读取芯片表面缺陷特征数据，确定寻优目标是使得支持向量机的测试集样本分类误差最小的特征组合、惩罚参数C和核函数参数γ；步骤二：初始化斑翠鸟优化算法的参数，包括种群大小和最大迭代次数，随机生成初始种群，使其均匀分布在搜索空间内；步骤三：将支持向量机方法中的测试集样本分类误差作为斑翠鸟优化算法的适应度函数，计算每个斑翠鸟个体的适应度函数值；步骤四：如果rand0.8，则开始探索阶段，探索阶段灵感来自于斑翠鸟的栖息和悬停行为，在斑翠鸟算法中，种群的位置是根据斑翠鸟的觅食活动来确定的，如果rand0.5，则执行栖息策略，否则执行悬停策略，如果rand30.8，则开始开发阶段，开发阶段的灵感来自于斑翠鸟的潜水行为，如果新生成的解优于先前的解，则替换它们，并执行共生阶段，共生阶段是通过模拟斑翠鸟与欧亚水獭的共生关系来改进解的多样性；步骤五：判断是否满足终止条件，如果达到最大迭代次数，则终止迭代；否则，返回步骤四继续迭代；步骤六：输出步骤五得到的最优特征组合、惩罚参数C和核函数参数γ，以及分类正确率。
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