论文摘要
针对金属工件表面缺陷分类问题,提出一种基于粒子群算法的RBF(Radialbasisfunction)神经网络对金属工件表面缺陷进行分类的方法。本文采用线性递减权重法确定PSO算法中的惯性权重,用于消除PSO算法容易早熟及后期容易在全局最优解附近产生振荡现象。将线性递减权重法改进的粒子群算法运用于RBF神经网络,确定RBF神经网络中权值和阈值的最优解,并对RBF神经网络进行训练从而提高分类精度。对比实验结果表明,改进的RBF神经网络对工件表面缺陷的分类平均准确率可达94%,对比标准RBF神经网络分类和BP神经网络分类准确率有较大提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 岳晓峰,刘天
关键词: 表面缺陷,检测,粒子群算法,神经网络
来源: 电子技术与软件工程 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 长春工业大学机电工程学院
分类号: TH161.14;TP18
页码: 18-20
总页数: 3
文件大小: 2324K
下载量: 246
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