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应用BP神经网络时常见的10种木材纹理进行了分类研究，获得了比较满意的效果。首先，应用灰度共生矩阵提取了木材的纹理特征参数；其次，在此特征参数体系下，应用BP神经网络对木材纹理进行了分类研究，识别率达89％。
基于BP神经网络木材纹理分类的研究
【摘 要】
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应用BP神经网络时常见的10种木材纹理进行了分类研究，获得了比较满意的效果。首先，应用灰度共生矩阵提取了木材的纹理特征参数；其次，在此特征参数体系下，应用BP神经网络对木材纹理
【机 构】
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东北林业大学
【出 处】
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森林工程
【发表日期】
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2007年1期
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