BP神经网络在玻璃缺陷识别中的应用

BP神经网络在玻璃缺陷识别中的应用

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。

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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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