【摘 要】
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为了研究小波能量基特征在织物洗涤去污等级识别中的应用,采用db6小波对多次洗涤后的沾污织物试样的图像进行小波分解,并提取高频子带小波系数的1-范数和2-范数作为能量基小
【机 构】
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无锡小天鹅股份有限公司,江南大学纺织服装学院
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为了研究小波能量基特征在织物洗涤去污等级识别中的应用,采用db6小波对多次洗涤后的沾污织物试样的图像进行小波分解,并提取高频子带小波系数的1-范数和2-范数作为能量基小波纹理特征。分别以从试样图像提取的小波纹理特征向量和其对应的洗涤去污等级为BP神经网络的输入和输出,对BP神经网络进行训练,并采用测试样本检验BP神经网络的正确识别率以衡量其泛化能力。实验结果表明:训练后的BP神经网络的正确识别率高达97%,其中,纹理特征类型和小波分解层数对网络的正确识别率的影响较大,而测试样本个数对正确识别率的影响不显著
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