神经网络在织物疵点分类识别中的应用

摘要：

针对BP网络识别本色布疵点类型时存在收敛速度慢,误检率高的缺陷,提出利用概率神经网络识别本色布疵点类型的思路,对此进行分析和研究.提取疵点的特征值,将其分为亮经向类、暗经向类、亮纬向类、暗纬向类、亮区域类、暗区域类等6大类疵点;将提取的特征值归一化,用神经网络对其训练,实现本色布疵点的分类.实验结果表明,该思路是可行的,对于本色布疵点的识别,概率神经网络相较BP神经网络,收敛速度快,误检率低.

关键词：本色布疵点、特征提取、疵点类型识别、BP神经网络、概率神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2016-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：221-225