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竞争型小波神经网络在零件分类中的应用
引用本文:朱建忠,胡寿松,丁勇. 竞争型小波神经网络在零件分类中的应用[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2007, 34(3): 94-97
作者姓名:朱建忠  胡寿松  丁勇
作者单位:南京航空航天大学,自动化学院,南京,210007
基金项目:国家自然科学基金;航空基础科学基金;南航创新实验室建设项目
摘    要:文章将小波分析与竞争型神经网络相结合,构造了适应于零件分类的竞争型小波神经网络(CWN)。首先对零件先进行小波多尺度边缘检测,然后采用不变矩方法提取零件的特征,最后送入CWN加以分类。分类结果表明,CWN对相似零件能够有效分类,并且有一定的鲁棒性。

关 键 词:竞争型小波神经网络  小波多尺度边缘检测  不变矩  零件分类
文章编号:1001-2265(2007)03-0094-04
修稿时间:2006-08-022006-10-24

The Application of Competitive Wavelet Network in Part Clusteing
ZHU Jian-zhong,HU Shou-song,DING Yong. The Application of Competitive Wavelet Network in Part Clusteing[J]. Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 2007, 34(3): 94-97
Authors:ZHU Jian-zhong  HU Shou-song  DING Yong
Affiliation:The College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics Astronautics, Nanjing 210016, China
Abstract:Based on the combination of wavelet resolution and competitive network,this paper proposes a competitive wavelet network which used for part clusteing.First the part edge is detected by multiscale wavelet,then the invariant moments is used to get the feature of the part,at last the CWN is used for clustering.The clustering result presents that CWN is good for clustering,and the ability is robust.
Keywords:CWN  multiscale wavelet  part cluster  invariant moments  part recognition
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