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船舶焊缝图像缺陷识别研究
被引量：
1
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作者
李晓峰
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第6X期181-183,共3页
首先阐述BP神经网络结构,得到不同层神经元之间的关系;然后详述BP神经网络进行分类的原理,并进行改进,提出误差逆向的神经网络识别算法,加强了系统的学习性和收敛性,将其应用到船舶焊缝图像缺陷识别中,最后进行实验,说明本文所设计的BP...
首先阐述BP神经网络结构,得到不同层神经元之间的关系;然后详述BP神经网络进行分类的原理,并进行改进,提出误差逆向的神经网络识别算法,加强了系统的学习性和收敛性,将其应用到船舶焊缝图像缺陷识别中,最后进行实验,说明本文所设计的BP神经网络结构能够提高缺陷识别的正确率。
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关键词
BP神经网络
焊缝缺陷识别
误差逆向
下载PDF
职称材料
题名
船舶焊缝图像缺陷识别研究
被引量：
1
1
作者
李晓峰
机构
江苏经贸职业技术学院信息技术学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第6X期181-183,共3页
文摘
首先阐述BP神经网络结构,得到不同层神经元之间的关系;然后详述BP神经网络进行分类的原理,并进行改进,提出误差逆向的神经网络识别算法,加强了系统的学习性和收敛性,将其应用到船舶焊缝图像缺陷识别中,最后进行实验,说明本文所设计的BP神经网络结构能够提高缺陷识别的正确率。
关键词
BP神经网络
焊缝缺陷识别
误差逆向
Keywords
BP
neural
network
weld
defects
identify
error
reverse
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
船舶焊缝图像缺陷识别研究
李晓峰
《舰船科学技术》
北大核心
2016
1
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