基于BP神经网络的粘接质量检测判别技术研究

• 作者: 孙秋菊 钟莉娟
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 神经网络 粘接质量 MATLAB
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 4796-4798
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 1686字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2009.18.080

摘要

该文针对粘接质量检测,运用BP算法和MATLAB软件,设计了用于粘接质量模式识别的神经网络.该网络能够对粘接质量合格与否进行比较精确的判别,判别正确率达到了98%.神经网络训练成功后,用未经训练的数据检验神经网络的检测能力,识别正确率达到了91.3%,充分证明了该网络模型的准确有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙秋菊	信阳师范学院物理电子工程学院	14	38	3.0	5.0
2	钟莉娟	信阳师范学院物理电子工程学院	13	35	2.0	5.0