| 神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 徐凤云.神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究[J].西昌学院学报(自然科学版),2011,25(2):44-45,50. |
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| 作者姓名： | 徐凤云 |
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| 作者单位： | 安徽电子信息职业技术学院,安徽蚌埠,233000 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 缺陷检测 决策树 多类分类器 |
A Study on the Algorithm of Neural Network Decision Tree in the Steel Surface Defect Detection |
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| XU Feng-yun.A Study on the Algorithm of Neural Network Decision Tree in the Steel Surface Defect Detection[J].Journal of Xichang College,2011,25(2):44-45,50. |
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| Authors: | XU Feng-yun |
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| Institution: | XU Feng-yun(Anhui Institute of Information Technology Electronics,Bengbu,Anhui 233000) |
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| Abstract: | This article uses the BP neural network decision tree algorithm to realize the steel products＇ surface defect and the classification with non-manual examination,extracts data basing on the flaw characteristic,and uses the BP neural network decision tree a |
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| Keywords: | Flaw examination Decision tree Many Kind of Sorters |
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