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针对目前存在的焊缝跟踪算法复杂程度高和对图像要求较高的问题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法。利用坡口形式为"V"形的样本数据对网络进行训练和仿真,并且研究了该方法的抗干扰能力。结果表明:引入修正项可大幅度地提高网络的泛化能力,其识别精度和抗干扰能力明显高于传统神经网络。
基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法
【摘 要】
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针对目前存在的焊缝跟踪算法复杂程度高和对图像要求较高的问题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的焊缝跟踪方法。利用坡口形式为"V"形的样本数据对网络进行训练和仿真,并且研
【机 构】
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徐州工程学院机电工程学院,
【出 处】
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热加工工艺
【发表日期】
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2011年23期
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