【摘 要】
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针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法。在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节KⅢ模
【机 构】
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浙江理工大学信息电子学院,浙江理工大学机械学院,浙江理工大学服装学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873020）, 浙江省自然科学基金资助项目（Z1080702）, 浙江省教育厅重点资助项目（Z200909799）
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针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法。在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节KⅢ模型输入电压,将采集的织物图像在X和Y方向投影,计算其组织点大小,然后重排组织点,将重排结果运用上述KⅢ模型识别。样本数据验证表明：所建模型对平纹、缎纹组织识别率都高于BP神经网络模型;对斜纹组织,采用新的组织点提取模型后,识别率也有明显的提高。
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