基于数据挖掘技术的板形缺陷模式识别

摘要：

介绍了建立带钢板形缺陷模式识别的数据挖掘过程.针对普通神经网络识别精度较低的缺陷,提出一种基于分层神经网络进行数据挖掘的新方法.该方法采用二叉树型结构,通过分层来细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果证明了分层神经网络模型比普通神经网络模型的预测精度有较大提高,完全可以满足实际生产需要.

关键词：数据挖掘、人工神经网络、板形缺陷、模式识别、分层

所属期刊栏目：29

分类号：TP311.13;TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：795-797