【摘 要】
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用计算机作布匹瑕疵分类是一项有相当难度的课题。文章将BP神经网络的方法应用到布匹瑕疵检测的分类器中，首先对瑕疵图像进行特征提取。提取后的特征向量作为神经网络的输入。
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用计算机作布匹瑕疵分类是一项有相当难度的课题。文章将BP神经网络的方法应用到布匹瑕疵检测的分类器中，首先对瑕疵图像进行特征提取。提取后的特征向量作为神经网络的输入。针对BP算法的缺陷，使用动态改变学习速率和加动量项的方法进行了改进。用该分类器在60幅瑕疵图像构成的训练样本集和50幅瑕疵图像构成的测试样本集上进行实验。取得了95．8％左右的查全率和96．4％左右的查准率。
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