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基于粗糙集的神经网络缺陷分类方法的研究

Defects Optimization Classification Research of Tile Based on Rough Sets

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【Author】 WU Chengdong1,ZHOU Bo1,LI Mengxin1,LIU Chengxian2(1.Information & Control Engineering Faculty,Shenyang Jianzhu University,Shenyang 110168,China;2.Continuous Educational College,Shenyang Jianzhu University,Shenyang 110168,China)

【机构】沈阳建筑大学信息与控制工程学院；沈阳建筑大学继续教育学院辽宁沈阳110168；辽宁沈阳110168；

【摘要】目的减小BP网络的维数,提高网络的训练速度与精度.方法采用粗糙集软计算方法对墙地砖的原始特征进行优化,去除冗余特征,并采用BP网络对测试样本中随机选取的样本进行测试.结果通过对该算法的仿真,证明了该算法具有良好的识别精度.结论采用粗糙集理论对原始数据进行特性约简,除去了冗余特征,完成预处理的过程,缩短了神经网络分类器训练时间,提高了分类精度,在一定程度上提高了系统实时性更多还原

【Abstract】 In this paper,rough sets are used to optimize the original characters of the tiles.The redundant attribute is reduced and the dimension of the input of BP network decreases.The speed of the network is enhanced.The sample data are chosen randomly for testing,the neural classifier whose input is optimized by rough set is better than the common one.更多还原

【关键词】粗糙集； BP神经网络检测；磁砖缺陷；特征提取；分类器；优化墙地砖缺陷；
【Key words】 rough sets； BP neural network instection； feature optimization； classifier； flaw trles； The optimal of flaw trles；

【基金】科技部国际合作项目(2003DF020009)

【文献出处】沈阳建筑大学学报(自然科学版) ,Journal of Shenyang Jianzhu University(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2007年03期

【分类号】TP183
【被引频次】7
【下载频次】187

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