【摘 要】
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针对人工检测中存在的漏检、误判、成本偏高等问题,提出一种采用改进决策树结合前馈神经网络（FFN）选择最优分类属性的方法,实现了皮革表面缺陷自动检测分类;有效解决神经网络分
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西科技大学生命科学工程学院
【基金项目】
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温州市科技合作项目(H20090045);陕西省科技计划项目(2009k02-08);陕西省教育厅专项科研计划项目(09JK345)
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针对人工检测中存在的漏检、误判、成本偏高等问题,提出一种采用改进决策树结合前馈神经网络（FFN）选择最优分类属性的方法,实现了皮革表面缺陷自动检测分类;有效解决神经网络分类处理时间长及＂黑盒＂性弊端,决策树构建、剪枝计算量大,寻找最优树难等问题;实验表明对于各种缺陷的正确识别率均高于90%,该方法稳定可靠,检测精度较高,可满足实际生产需要。
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