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《纺织学报》 2011年09期
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基于人工神经网络的织物疵点聚类分析

杨晓波  
【摘要】:为解决织物疵点分类过程中由于人为因素造成分类准确率不高的问题,提出一种基于人工神经网络的织物疵点分类方法。首先利用灰度共生矩阵提取织物疵点图像的纹理特征参数;然后阐述前馈BP神经网络的拓扑结构,并提出该网络的具体训练过程;最后利用人工神经网络对真实织物疵点样本进行分类。实验采用5类织物样本,网络训练完成后得到实际分类的疵点数据,并利用该数据进行织物疵点分类。结果表明,人工神经网络可以对常见类型的织物疵点进行分类,分类准确率较高,从而验证了该方法的可行性。
【作者单位】浙江财经学院信息分院;
【基金】:高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(99025508)
【分类号】:TS107;TP183

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