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竞争型小波神经网络在零件分类中的应用

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摘要

文章将小波分析与竞争型神经网络相结合,构造了适应于零件分类的竞争型小波神经网络(CWN).首先对零件先进行小波多尺度边缘检测,然后采用不变矩方法提取零件的特征,最后送入CWN加以分类.分类结果表明,CWN对相似零件能够有效分类,并且有一定的鲁棒性.

著录项

来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2007年第3期|94-97|共4页
作者
朱建忠; 胡寿松; 丁勇;
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作者单位

南京航空航天大学,自动化学院,南京,210007;

南京航空航天大学,自动化学院,南京,210007;

南京航空航天大学,自动化学院,南京,210007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制系统;自动控制、自动控制系统;
关键词
竞争型小波神经网络; 小波多尺度边缘检测; 不变矩; 零件分类;

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