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基于纹理特性的织物表面缺陷图像的分类研究
基于纹理特性的织物表面缺陷图像的分类研究
来源 :中原工学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chiivy
【摘 要】
:
研究了BP神经网络和小波神经网络的分类器,并利用BP神经网络和小波神经网络对缺陷图像进行疵点识别,通过两者的仿真结果得出结论:小波神经网络具有逼近能力强、收敛速度快、网络参数(隐层结点数和权重)的选取有理论依据的优点.
【作 者】
:
刘洲峰
高二金
李春雷
【机 构】
:
中原工学院
【出 处】
:
中原工学院学报
【发表日期】
:
2010年04期
【关键词】
:
疵点检测
BP神经网络
小波神经网络
defect detection
BP neural network
wavelet neural network
【基金项目】
:
河南省教育厅自然科学基金项目(200410465201,200510465002)
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研究了BP神经网络和小波神经网络的分类器,并利用BP神经网络和小波神经网络对缺陷图像进行疵点识别,通过两者的仿真结果得出结论:小波神经网络具有逼近能力强、收敛速度快、网络参数(隐层结点数和权重)的选取有理论依据的优点.
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