基于粗糙集的神经网络缺陷分类方法的研究

• 作者: 刘承宪 吴成东 周博 李孟歆
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 525-528
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-2021.2007.03.040

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

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成东	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	119	1464	17.0	34.0
2	李孟歆	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	78	244	9.0	13.0
3	刘承宪	沈阳建筑大学继续教育学院	22	44	4.0	6.0
4	周博	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	5	23	3.0	4.0