| 胶合板缺陷识别方法比较研究 |
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| 引用本文： | 李孟歆,吴成东,韩中华,夏兴华,Yong Yue.胶合板缺陷识别方法比较研究[J].沈阳建筑工程学院学报(自然科学版),2003,19(3):224-228. |
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| 作者姓名： | 李孟歆 吴成东 韩中华 夏兴华 Yong Yue |
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| 作者单位： | 沈阳建筑工程学院信息与控制工程学院，沈阳建筑工程学院信息与控制工程学院，沈阳建筑工程学院信息与控制工程学院，沈阳建筑工程学院信息与控制工程学院 辽宁沈阳110168，辽宁沈阳110168，辽宁沈阳110168，辽宁沈阳110168 |
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| 基金项目： | 建设部基金项目(01-4-045) |
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| 摘 要： | 结合胶合板缺陷检测分类,通过对比研究了几种有效、实用的模式分类方法,讨论了该方法的优势和局限性,提出了一种基于粗糙集和神经网络的模式分类方法.利用粗糙集处理图像特征中冗余的或较差的属性特征,有效地减小了网络规模,将该特性和神经网络的非线性映射能力和很强的抗干扰性相结合,能够进一步提高分类精度和收敛速度.在胶合板缺陷识别的实际应用中,其识别精度达到了90 93%,循环次数较粗糙集预处理前平均下降了1000余次.研究结果表明粗糙集神经网络模式识别方法适于胶合板缺陷分类.
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| 关 键 词： | 分类 神经网络 粗糙集 胶合板 |
| 文章编号： | 1671-2021(2003)03-0224-05 |
| 修稿时间： | 2002年11月27 |
Comparative research of pattern recognition methods for wood veneer defect inspection |
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| Yong Yue.Comparative research of pattern recognition methods for wood veneer defect inspection[J].Journal of Shenyang Archit Civil Eng Univ: Nat Sci,2003,19(3):224-228. |
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| Authors: | Yong Yue |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | classification neural Networks rough sets wood veneer |
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