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基于改进的BP神经网络钢板表面缺陷分类算法研究 (2010年)
基于改进的BP神经网络钢板表面缺陷分类算法研究 (2010年)
上传者:
38747818
|
上传时间: 2022-12-30 17:00:17
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文件大小: 201KB
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文件类型: PDF
自然科学
论文
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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