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神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
徐凤云 《西昌学院学报(自然科学版)》2011,25(2):44-45,50
文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。 相似文献
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徐凤云 《安庆师范学院学报(自然科学版)》2003,9(2):56-57,60
本文向大家介绍一种新型液位传感器——浮子式光纤液位传感器的传感原理及液位测量过程,同时对测量信号的处理作了详细的分析。 相似文献
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徐凤云 《西昌学院学报(自然科学版)》2011,(1):44-45.50
文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神 经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦 伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。 相似文献
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