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基于小样本的神经网络参数优化选择方法
基于小样本的神经网络参数优化选择方法
来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:rfg45y5465u5
【摘 要】
:
提出了一种基于小样本的神经网络参数优化选择方法,并应用于冷轧带钢表面缺陷在线检测系统中。该方法利用小样本对神经网络的每一种可能的组合参数进行模拟训练及测试,通过直
【作 者】
:
吴贵芳
林青松
孙秀明
徐金梧
徐科
【机 构】
:
河南科技大学电子信息工程学院,北京科技大学机械工程学院
【出 处】
:
计算机应用
【发表日期】
:
2008年07期
【关键词】
:
小样本
最优参数
神经网络
冷轧带钢
表面缺陷
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提出了一种基于小样本的神经网络参数优化选择方法,并应用于冷轧带钢表面缺陷在线检测系统中。该方法利用小样本对神经网络的每一种可能的组合参数进行模拟训练及测试,通过直方图求取最优化的一组神经网络参数。实验表明,利用该方法选择出来的神经网络参数,可以实现对冷轧带钢表面缺陷的最优识别。
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