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采用概率神经网络方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割，选取图像中80个像素点的RGB值作为网络的输入样本，经过训练的网络获取了有效的权值和阈值，实现了图像损伤区域和背景区域的分割。结果证明，该图像分割方法与传统的图像分割和其它神经网络图像分割方法相比，具有更好的图像分割效果。
基于概率神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割
【摘 要】
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采用概率神经网络方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割，选取图像中80个像素点的RGB值作为网络的输入样本，经过训练的网络获取了有效的权值和阈值，实现了图像损伤区域和背景区
【机 构】
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沈阳航空航天大学航空航天工程学部（院）
【出 处】
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沈阳航空航天大学学报
【发表日期】
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2013年2期
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