【摘 要】
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为了自动获得最具区分力的多维融合特征,提出了改进的ReliefF算法对带钢多维混合特征进行自动评估选择。针对ReliefF算法不能去除冗余特征的缺点,引入最大信息压缩准则去除冗余特征。在此基础上,采用遗传神经网络建立带钢缺陷识别的知识库,遗传算法可以自主地辨识最小的包含最优解的搜索空间,再由BP算法按负梯度方向进行权值及阈值的修正。研究结果表明:改进ReliefF算法为后续分类识别提供了最优的特征
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为了自动获得最具区分力的多维融合特征,提出了改进的ReliefF算法对带钢多维混合特征进行自动评估选择。针对ReliefF算法不能去除冗余特征的缺点,引入最大信息压缩准则去除冗余特征。在此基础上,采用遗传神经网络建立带钢缺陷识别的知识库,遗传算法可以自主地辨识最小的包含最优解的搜索空间,再由BP算法按负梯度方向进行权值及阈值的修正。研究结果表明:改进ReliefF算法为后续分类识别提供了最优的特征向量,减少了数据的运算量和存储量;遗传神经网络算法获得了在满足准确性前提下更高网络识别缺陷的效率。
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