10.3969/j.issn.1000-5382.2012.12.023
基于改进的粒子群算法优化开关神经网络的木材表面缺陷识别
提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO),由混沌序列产生初始种群,采用克隆选择变异算子避免算法过早收敛于一个平衡点.用改进后的粒子群算法训练开关神经网络,将其用于木材表面缺陷识别.结果表明在较少的网络节点连接数目的情况下,获得了较高的识别率及良好的网络泛化性能.
粒子群、BP神经网络、木材缺陷
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S781.5(森林采运与利用)
国家自然科学基金青年项目41001243;黑龙江省教育厅基金项目11551125
2013-02-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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