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基于BP神经网络的计量器具信息编码识别

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摘要

根据国家工作计量器具命名与分类代码规范,结合企业实际,选用5层信息混合字符编码方法,形成丰富的质量信息载体;采用CCD传感器接收图像信息、BP神经网络识别的方法,实现计量器具信息自动与人工双重识别功能;结合具体案例进行训练与测试,获得较好的识别精度.

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来源
《制造技术与机床》|2007年第6期|113-117|共5页
作者
董华; 杨世元; 苏海涛; 窦仁鹏;
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作者单位

合肥工业大学,安徽,合肥,230009;

合肥工业大学,安徽,合肥,230009;

合肥工业大学,安徽,合肥,230009;

江淮汽车股份有限公司质管部,安徽,合肥,230022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
计量器具; 信息编码; 质量信息; BP神经网络; 图像识别;
入库时间 2023-07-24 21:18:57

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