【摘 要】
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该文主要研究了基于神经网络、粗糙集神经网络以及模糊神经网络的模式识别方法,对三者有机结合的可能性作以论述,对模糊粗糙集算法进行了深入研究,首次将其应用在模式识别方
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该文主要研究了基于神经网络、粗糙集神经网络以及模糊神经网络的模式识别方法,对三者有机结合的可能性作以论述,对模糊粗糙集算法进行了深入研究,首次将其应用在模式识别方法中,提出一种基于模糊粗糙集神经网络的模式识别分类方法,以胶合板缺陷检测为研究对象,进行了大量仿真试验研究和理论分析,取得了94.00﹪的分类准确率以及较高的实时性.此研究成果一经突破,将有效地替代传统的检测技术与方法,对于减轻工人劳动强度、提高工业劳动生产效率具有重要的现实意义.
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