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在基于磁瓦表面缺陷图像直方图、纹理、投影和形状的特征提取的基础上,提出了一种用LVQ神经网络进行缺陷分类的方法,对现场采集到的6种主要缺陷类型进行了试验。试验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,多缺陷种类分类时准确率高。
LVQ神经网络在磁瓦表面缺陷分类中的运用
【摘 要】
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在基于磁瓦表面缺陷图像直方图、纹理、投影和形状的特征提取的基础上,提出了一种用LVQ神经网络进行缺陷分类的方法,对现场采集到的6种主要缺陷类型进行了试验。试验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,多缺陷种类分类时准确率高。
【机 构】
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暨南大学信息技术研究所,五邑大学信息学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2009年12期
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