| 基于PSO-BP神经网络的织物疵点分类方法 |
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| 引用本文： | 刘素一,刘晶璟,章乐多. 基于PSO-BP神经网络的织物疵点分类方法[J]. 毛纺科技, 2008, 0(10) |
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| 作者姓名： | 刘素一 刘晶璟 章乐多 |
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| 作者单位： | 1. 武汉科技学院电信系,湖北,武汉,430074
2. 武汉职业技术学院商学院,湖北,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 湖北省数字化纺织装备重点实验室项目 |
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| 摘 要： | 将粒子群优化算法运用于BP神经网络的训练,更合理地确定神经网络的连接权重和阈值,提高解决实际问题的能力。同时将PSO-BP神经网络的模型用于织物疵点的分类中。采用正交小波变换的方法对织物图像进行单层分解,并提取水平和垂直2个方向的子图像,分别代表织物的纬向和经向纹理,然后计算其经、纬向的能量、方差、熵等特征值,做为神经网络的输入值。将PSO-BP神经网络与BP神经网络分类的结果相比较,表明PSO-BP神经网络能够取得较好的效果。
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| 关 键 词： | 织物 疵点检测 小波变换 粒子群优化算法 BP神经网络 分类 |
Classification of fabric defect based on PSO-BP neural network |
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| LIU su-yi,LIU Jing-jing,ZHANG Le-duo. Classification of fabric defect based on PSO-BP neural network[J]. Wool Textile Journal, 2008, 0(10) |
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| Authors: | LIU su-yi LIU Jing-jing ZHANG Le-duo |
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