灰铸铁石墨形态的神经网络识别研究

摘要：

在分析分形维、纹理粗细度及二维回归系数共同组成的纹理特征基础上,本文运用人工神经网络方法实现了对灰铸铁石墨形态的识别.相对于传统方法,该方法识别速度快、重现性强、数据更为客观准确,避免了由于主观判断所引起的人为误差.在识别过程中,本文使用了一种确定隐层节点数的新方法,结果显示良好,对于人工神经网络中隐层节点数确定难的问题具有很好的实用参考价值.

关键词：灰铸铁、石墨形态、分形维、粗细度、回归系数、BP网络

所属期刊栏目：46

分类号：TG115.213;TP274.3(金属学与热处理)

资助基金：科技部科研项目JG-99-9

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：385-388