基于莱维飞行麻雀搜索算法的硅钢板表面缺陷识别方法

本发明适用于智能优化算法与深度学习技术领域，提供了基于莱维飞行麻雀搜索算法的硅钢板表面缺陷识别方法，包括以下步骤：数据预处理；数据集划分；初始化多策略改进莱维飞行麻雀搜索算法的种群和参数；计算麻雀个体的适应度，分层更新麻雀种群位置；基于自适应t分布进行变异优化；迭代终止判断；模型配置；缺陷分类识别。本发明通过引入权重经验因子、莱维飞行、自适应t分布变异三种策略进行协同优化；三重策略互补，解决原始SSA种群多样性衰减、易陷入局部最优、高维寻优精度低的缺陷，没有增加额外时间复杂度，寻优收敛速度显著提升。