模糊神经网络在飞机蒙皮缺陷检测中的算法研究

摘要：

为了提高BP神经网络识别的准确率,提出了一种新型的模式识别技术,即模糊神经网络技术(FBP).重点阐述了将模糊控制与BP神经网络两者有效结合的方法,构建了基于模糊神经网络的模式识别分类器,并以飞机蒙皮缺陷检测为例进行实验.实验结果表明:基于模糊神经网络的飞机蒙皮缺陷检测识别率达到了93.5％,训练次数下降到526次,分类精度和实时性都有了很大提高,从而为飞机蒙皮缺陷识别指出了新的研究方向.

关键词：模糊神经网络;飞机蒙皮;缺陷检测

分类号：TP183;TP391.9(自动化基础理论)

资助基金：2021年度院级课题资助项目JATC21010209

在线出版日期：2021-10-19（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：156-157,160