【摘 要】
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针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA.RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表
【机 构】
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燕山大学河北省工业计算机控制工程河北省重点实验室,燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
【基金项目】
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河北省自然科学基金-钢铁联合研究基金项目(E2015203354),河北省高校创新团队领军人才培育计划项目(LJRC013),河北省教育厅科学研究计划河北省高等学校自然科学研究重点项目(ZD201610),2016年燕山大学基础研究专项培育课题(16LGY015).
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针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA.RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的PCA.RBF板形识别模型能够正确识别出板形缺陷,网络结构比常规RBF板形识别模型相对简化,同时识别精度提升了59%,抗干扰能力提升了82%。FPGA仿真结果在精度和实时性上可以满足实际工程需要。
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