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LVQ神经网络在磁瓦表面缺陷分类中的运用

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摘要

在基于磁瓦表面缺陷图像直方图、纹理、投影和形状的特征提取的基础上,提出了一种用LVQ神经网络进行缺陷分类的方法,对现场采集到的6种主要缺陷类型进行了试验.试验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,多缺陷种类分类时准确率高.

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来源
《计算机与数字工程》|2009年第12期|147-150|共4页
作者
严俊龙; 郑晓曦; 李铁源;
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作者单位

暨南大学信息技术研究所,广州,510075;

五邑大学信息学院,江门,529020;

暨南大学信息技术研究所,广州,510075;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
磁瓦; 表面缺陷; 缺陷分类; LVQ神经网络;

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