基于改进的BP神经网络钢板表面缺陷分类算法研究

来源 :浙江工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：deng_95132

【摘要】

：

钢板表面质量决定钢板的抗腐蚀性、抗磨性和疲劳强度等使用性能,决定相关产品的安全性能.目前还没有一种算法可很好的解决钢板表面缺陷分类问题.应用BP神经网络算法识别钢板

【作者】

：

张洪涛计时鸣

【机构】

：

浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室

【出处】

：

浙江工业大学学报

【发表日期】

：

2010年4期

【关键词】

：

计量学表面缺陷 BP神经网络模式分类 metrology surface defect BP NN pattern classification

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钢板表面质量决定钢板的抗腐蚀性、抗磨性和疲劳强度等使用性能,决定相关产品的安全性能.目前还没有一种算法可很好的解决钢板表面缺陷分类问题.应用BP神经网络算法识别钢板表面缺陷,并采用高阶扰动理论解决BP神经网络算法固有的缺点,如学习速度慢、易陷入局部极值等.最后通过实验验证了算法的有效性,钢板缺陷识别率达到83%.

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