基于模糊距离的RBF神经网络板形模式识别

摘要

针对BP网络在板形缺陷模式识别的应用中,由于网络本身存在收敛速度慢,学习时间长,容易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,从而影响板形识别精度;文中提出了基于模糊距离的RBF网络板形缺陷模式识别法.RBF网络是一种局部逼近的神经网络,它在逼近能力、分类能力和学习速度等方面都优于BP网络.为了使板宽变化时网络结构不变,将模糊距离与RBF网络相结合进行模式识别,仿真实验结果表明,该方法与BP网络方法相比,网络收敛速度较快,而且识别精度较高.