| 基于改进的BP神经网络钢板表面缺陷分类算法研究 |
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| 引用本文： | 张洪涛,计时鸣. 基于改进的BP神经网络钢板表面缺陷分类算法研究[J]. 浙江工业大学学报, 2010, 38(4) |
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| 作者姓名： | 张洪涛 计时鸣 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学,特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室,浙江,杭州,310032 |
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| 基金项目： | 浙江省自然科学基金资助项目，浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室开放基金资助项目 |
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| 摘 要： | 钢板表面质量决定钢板的抗腐蚀性、抗磨性和疲劳强度等使用性能,决定相关产品的安全性能.目前还没有一种算法可很好的解决钢板表面缺陷分类问题.应用BP神经网络算法识别钢板表面缺陷,并采用高阶扰动理论解决BP神经网络算法固有的缺点,如学习速度慢、易陷入局部极值等.最后通过实验验证了算法的有效性,钢板缺陷识别率达到83%.
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| 关 键 词： | 计量学 表面缺陷 BP神经网络 模式分类 |
Efficient algorithm based on improved BP neural network for classification on surface defect of plate |
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| ZHANG Hong-tao,JI Shi-ming. Efficient algorithm based on improved BP neural network for classification on surface defect of plate[J]. Journal of Zhejiang University of Technology, 2010, 38(4) |
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| Authors: | ZHANG Hong-tao JI Shi-ming |
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