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基于GA的BP网络在苹果缺陷识别中的应用
  • ISSN号:1672-6871
  • 期刊名称:河南科技大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:42-44
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60904023);河南省教育厅自然科学基金项目(20088510003);河南科技大学博士科研启动基金项目(09001237);河南科技大学科学研究基金项目(08QN009,2008ZY006)
  • 相关项目:基于切换系统理论的混合动力汽车能量管理策略
中文摘要:

提出了一种基于遗传算法的BP神经网络苹果缺陷识别方法。设计一个3层BP神经网络分级器,用苹果缺陷特征参数训练BP神经网络,运用遗传算法进行BP神经网络权矢量和神经元阈值的学习,提高BP神经网络的学习速度,也提高了苹果缺陷识别的准确率。实验证明,该方法识别率可达89%以上。

同期刊论文项目
期刊论文 49 会议论文 10 获奖 16 专利 26 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《河南科技大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南科技大学
  • 主编:苏娟华
  • 地址:河南省洛阳市开元大道263号
  • 邮编:471023
  • 邮箱:hkdxbz@haust.edu.cn
  • 电话:0379-64231476
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-6871
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1362/N
  • 邮发代号:36-285
  • 获奖情况:
  • 1999年全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技...,全国高校自然科学优秀学报,河南省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:4775