【摘 要】
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基于PCA-BP神经网络(Principal Component Analysis-Back Propagation Neural Network)的算法,采用Lab View编写了程序界面交互友好的操作软件系统,用于对生活用纸的纤维原生
【机 构】
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华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室; 国家纸制品质量监督检验中心;
【基金项目】
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制浆造纸工程国家重点实验室开放基金项目(201779)
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基于PCA-BP神经网络(Principal Component Analysis-Back Propagation Neural Network)的算法,采用Lab View编写了程序界面交互友好的操作软件系统,用于对生活用纸的纤维原生状态识别。界面设计主要赋予了程序简便操作,人机友好的特点;在算法中通过引入国质检总局提供的条件判定方法对前期的纤维原生状态识别模型进行了改进。结果表明,程序界面具有清晰简洁、交互友好、可操作性强的特点,可对处于模糊区域的样品的纤维原生状态进行准确的识别。本程序对于市售卫生纸使用的安全性,防止假冒伪劣和制假售假,具有重要的意义。
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