基于改进算法的ART2网络用于微晶玻璃颜色分类

• 作者: 朱学锋 艾矫燕
• 来源期刊: 华南理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 颜色分类 ART2分类器 学习算法
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP391.4
• 字数: 3965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-565X.2003.01.019

摘要

微晶玻璃颜色分类是最终控制产品质量的重要步骤.作者改进了传统ART2网络的学习算法,借用典型向量的概念,以模式的近似均值作为典型向量来快速学习新模式.改进学习算法极大地改善了ART2网络的模式漂移现象,而且能缩短搜索振荡过程.文中分析了微晶玻璃颜色分量的统计信息,经过适当变换将高维颜色特征映射到16维特征空间中的一个超平面上.以超平面上的特征点作为改进算法ART2网络的输入进入网络分类器进行学习分类.实验证明改进算法网络用于微晶玻璃颜色分类时,运行正确、可靠,具有很高的正确识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾矫燕	华南理工大学自动化科学与工程学院	3	34	3.0	3.0
2	朱学锋	华南理工大学自动化科学与工程学院	7	134	7.0	7.0