论文摘要
在玻璃缺陷识别系统中,利用BP神经网络基本原理结合特征参数设计BP神经网络结构。为了更准确地识别玻璃表面缺陷,在传统BP神经网络算法基础上,提出加入动量因子、引入陡度因子以及调节学习效率的方法,并进行对比试验。仿真结果表明,3种方法均可提高缺陷识别率,但只有引入陡度因子的方法可使最优误差与期望误差最为接近,能够更好地改善网络收敛性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吉祥,戴曙光
关键词: 缺陷识别,神经网络,动量因子,陡度因子,自适应学习效率
来源: 软件导刊 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 无机化工,自动化技术
单位: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院
分类号: TQ171.65;TP183
页码: 137-140+144
总页数: 5
文件大小: 1813K
下载量: 172
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